(57)【要約】      （修正有）【課題】ハンズフリーによる音声認識結果の修正を提供する。【解決手段】第１の発話の音声認識結果を取得し、第１の発話の音声認識結果と、複数の単語が複合して表現される複合表現部分及び１つの単語で表現される非複合表現部分を含む文型のテンプレートを照合する照合部と、テンプレートの文型と一致する第１の発話の複合表現部分に含まれる単語の中に第１の発話の非複合表現部分の読みと一致あるいは類似する単語が存在するという第１の条件及び第１の発話よりも前に取得された第２の発話の音声認識結果の中に第１の発話の非複合表現部分の単語の読みと一致あるいは類似する読みが存在するという第２の条件を満たすか否かを判定する判定部と、第１の条件及び第２の条件を満たす場合、第１の発話の複合表現部分の読みを用いて検索される複合表現のうち第１の発話の非複合表現部分の単語に対応する単語の表記に修正する修正指示部と、を有する。【選択図】図４
2019074645.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の発話の音声認識結果を取得し、前記第１の発話の音声認識結果と、複数の単語が複合して表現される複合表現部分および１つの単語で表現される非複合表現部分を含む文型のテンプレートとを照合する照合部と、
前記テンプレートの文型と一致する前記第１の発話の複合表現部分に含まれる単語の中に前記第１の発話の非複合表現部分の読みと一致あるいは類似する単語が存在するという第１の条件、および、前記第１の発話よりも前に取得された第２の発話の音声認識結果の中に前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みと一致あるいは類似する読みが存在するという第２の条件を満たすか否かを判定する判定部と、
前記第１の条件および前記第２の条件を満たす場合、前記第２の発話の音声認識結果のうち前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みに対応する単語の表記を、共起関係を持つ単語の複合表現が登録された辞書から前記第１の発話の複合表現部分の読みを用いて検索される複合表現の表記のうち前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みに対応する単語の表記に修正する修正指示部と、
を有することを特徴とする修正制御装置。
【請求項２】
前記第１の発話の複合表現部分および非複合表現部分の間で単語の読みの類似度を算出する算出部をさらに有し、
前記判定部は、前記第１の発話の複合表現部分および非複合表現部分の間の単語の読みの類似度に基づいて、前記第１の発話の複合表現部分に含まれる単語の中に前記第１の発話の非複合表現部分の読みと類似する単語が存在するか否かにより、前記第１の条件を判定することを特徴とする請求項１に記載の修正制御装置。
【請求項３】
前記第２の発話の音声認識結果および前記第１の発話の非複合表現部分の間で単語の読みの類似度を算出する算出部をさらに有し、
前記判定部は、前記第２の発話の音声認識結果および前記第１の発話の非複合表現部分の間の単語の読みの類似度に基づいて、前記第２の発話の音声認識結果の中に前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みと類似する読みが存在するか否かにより、前記第２の条件を判定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の修正制御装置。
【請求項４】
前記算出部は、母音の一致数、子音の一致数、子音種類の一致数の少なくとも一つに基づいて前記単語の読みの類似度を算出することを特徴とする請求項２または請求項３に記載の修正制御装置。
【請求項５】
前記判定部は、前記第１の発話の複合表現部分のモーラ数が第１の閾値以下であり、かつ前記第１の発話の非複合表現部分のモーラ数が前記第１の閾値よりも小さい第２の閾値以下である場合、前記第１の条件を満たすと判定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の修正制御装置。
【請求項６】
第１の発話の音声認識結果を取得し、
前記第１の発話の音声認識結果と、複数の単語が複合して表現される複合表現部分および１つの単語で表現される非複合表現部分を含む文型のテンプレートとを照合し、
前記テンプレートの文型と一致する前記第１の発話の複合表現部分に含まれる単語の中に前記第１の発話の非複合表現部分の読みと一致あるいは類似する単語が存在するという第１の条件、および、前記第１の発話よりも前に取得された第２の発話の音声認識結果の中に前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みと一致あるいは類似する読みが存在するという第２の条件を満たすか否かを判定し、
前記第１の条件および前記第２の条件を満たす場合、前記第２の発話の音声認識結果のうち前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みに対応する単語の表記を、共起関係を持つ単語の複合表現が登録された辞書から前記第１の発話の複合表現部分の読みを用いて検索される複合表現の表記のうち前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みに対応する単語の表記に修正する、
処理をコンピュータが実行する修正制御方法。
【請求項７】
第１の発話の音声認識結果を取得し、
前記第１の発話の音声認識結果と、複数の単語が複合して表現される複合表現部分および１つの単語で表現される非複合表現部分を含む文型のテンプレートとを照合し、
前記テンプレートの文型と一致する前記第１の発話の複合表現部分に含まれる単語の中に前記第１の発話の非複合表現部分の読みと一致あるいは類似する単語が存在するという第１の条件、および、前記第１の発話よりも前に取得された第２の発話の音声認識結果の中に前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みと一致あるいは類似する読みが存在するという第２の条件を満たすか否かを判定し、
前記第１の条件および前記第２の条件を満たす場合、前記第２の発話の音声認識結果のうち前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みに対応する単語の表記を、共起関係を持つ単語の複合表現が登録された辞書から前記第１の発話の複合表現部分の読みを用いて検索される複合表現の表記のうち前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みに対応する単語の表記に修正する、
処理をコンピュータに実行させる修正制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、修正制御装置、修正制御方法及び修正制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音声テキスト変換、いわゆるディクテーションを始め、音声コマンドによる機器の操作、音声翻訳などの多方面で音声認識が活用される。話者により発話される音声が必ずしも正しい単語で認識されるとは限らず、誤認識が発生する場合もある。
【０００３】
このような誤認識に対応する技術の一例として、次のような音声認識装置が提案されている。この音声認識装置では、ユーザが音声認識結果の文字列に誤りを発見した場合に、修正のための音声を入力するためにユーザが押下する修正音声入力ボタンが修正箇所の指定に用いられる。この修正音声入力ボタンの代わりに、ペンなどのポインティングデバイスを用いて修正すべき部分を指示可能とし、当該部分の近傍の範囲内から修正箇所を特定して、特定した箇所に対して誤認識発生時の修正処理を行うことも付言されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−２０９０２２号公報
【特許文献２】特開２００１−５８０９号公報
【特許文献３】特開平１１−１７５０９４号公報
【特許文献４】特開２００８−４６５７０号公報
【特許文献５】特開２００７−２５６８３６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、上記の技術では、音声認識結果に対する修正をハンズフリーで実現するのが困難である。
【０００６】
すなわち、上記の音声認識装置では、修正音声入力ボタンを押下しながら発話を行ったり、あるいはポインティングデバイスを用いて修正箇所を指示入力したりしなければ、修正箇所を指定することができない。このように、上記の音声認識装置では、修正音声入力ボタンやポインティングデバイスなどによって話者の手が塞がってしまうので、音声認識結果に対する修正をハンズフリーで実現することはできない。
【０００７】
１つの側面では、本発明は、ハンズフリーによる音声認識結果の修正を実現できる修正制御装置、修正制御方法及び修正制御プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一態様では、修正制御装置は、第１の発話の音声認識結果を取得し、前記第１の発話の音声認識結果と、複数の単語が複合して表現される複合表現部分および１つの単語で表現される非複合表現部分を含む文型のテンプレートとを照合する照合部と、前記テンプレートの文型と一致する前記第１の発話の複合表現部分に含まれる単語の中に前記第１の発話の非複合表現部分の読みと一致あるいは類似する単語が存在するという第１の条件、および、前記第１の発話よりも前に取得された第２の発話の音声認識結果の中に前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みと一致あるいは類似する読みが存在するという第２の条件を満たすか否かを判定する判定部と、前記第１の条件および前記第２の条件を満たす場合、前記第２の発話の音声認識結果のうち前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みに対応する単語の表記を、共起関係を持つ単語の複合表現が登録された辞書から前記第１の発話の複合表現部分の読みを用いて検索される複合表現の表記のうち前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みに対応する単語の表記に修正する修正指示部と、を有する。
【発明の効果】
【０００９】
ハンズフリーによる音声認識結果の修正を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施例１に係る音声翻訳システムの構成例を示す図である。
【図２】図２は、通常発話の一例を示す図である。
【図３】図３は、修正発話の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施例１に係るタブレット端末の機能的構成の一例を示すブロック図である。
【図５】図５は、テンプレートの一例を示す図である。
【図６】図６は、複合表現辞書の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施例１に係る音声認識処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】図８は、実施例１に係る修正制御処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、実施例２に係るタブレット端末の機能的構成の一例を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、子音種類データの一例を示す図である。
【図１１】図１１は、類似度算出の具体例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施例２に係る修正制御処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、実施例２に係る第１の類似度算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、通常発話および修正発話の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、通常発話および修正発話の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、実施例１〜実施例３に係る修正制御プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に添付図面を参照して本願に係る修正制御装置、修正制御方法及び修正制御プログラムについて説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例１】
【００１２】
［音声翻訳システム］
図１は、実施例１に係る音声翻訳システムの構成例を示す図である。図１には、音声認識がコンピュータシステムに実装されるユースケースのあくまで一例として、医療関係者３Ａ及び外国人患者３Ｂとの間で行われる多言語のコミュニケーションに対応するために、音声認識および機械翻訳を併用する音声翻訳システム１を示す。ここで言う「医療関係者」は、医師等に限定されず、医師を始めとする医療従事者の他、受付や会計などを行う事務員などの関係者も含む。
【００１３】
図１に示す音声翻訳システム１には、タブレット端末１０Ａおよびタブレット端末１０Ｂが含まれる。以下、タブレット端末１０Ａおよびタブレット端末１０Ｂの個体を区別せずに総称する場合、「タブレット端末１０」と記載する場合がある。
【００１４】
これらタブレット端末１０Ａおよびタブレット端末１０Ｂは、有線または無線を問わず、通信可能に接続される。例えば、タブレット端末１０Ａおよびタブレット端末１０Ｂの機器間が近距離無線通信や通信ケーブルによって接続されることとしてもよい。この他、タブレット端末１０Ａおよびタブレット端末１０Ｂは、インターネットやＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＶＰＮ（Virtual  Private  Network）などのネットワークを介して接続されることとしてもかまわない。
【００１５】
なお、ここでは、あくまで一例として、医療関係者３Ａ及び外国人患者３Ｂがタブレット端末１０Ａおよびタブレット端末１０Ｂを使用する場合を例示するが、両者が使用できるコンピュータはタブレット端末に限定されず、情報処理装置全般であってよい。例えば、スマートフォンや携帯電話機などの他の携帯端末装置が使用されることとしてもよい。また、デスクトップ型またはラックトップ型のパーソナルコンピュータが用いられることとしてもよい。この他、スマートグラスやスマートウォッチなどのウェアラブル端末が使用されることとしてもかまわない。
【００１６】
これらタブレット端末１０Ａおよびタブレット端末１０Ｂは、多言語のコミュニケーションへの対応を支援するアプリケーションが実行可能な動作環境を有する。以下、多言語のコミュニケーションへの対応を支援するアプリケーションのことを「コミュニケーションアプリ」と記載する場合がある。
【００１７】
このコミュニケーションアプリがタブレット端末１０Ａおよびタブレット端末１０Ｂのプロセッサで動作する。このうち、タブレット端末１０Ａで動作するコミュニケーションアプリには、タブレット端末１０Ａに表示する言語の一例として、医療関係者３Ａの母国語、例えば「日本語」が設定される。一方、タブレット端末１０Ｂで動作するコミュニケーションアプリには、タブレット端末１０Ｂに表示する言語の一例として、外国人患者３Ｂの母国語が設定される。
【００１８】
このような設定が行われた状況の下、タブレット端末１０Ａおよびタブレット端末１０Ｂの間で医療関係者３Ａの発話の音声認識結果および外国人患者３Ｂの発話の音声認識結果が共有される。例えば、医療関係者３Ａが使用するタブレット端末１０Ａでは、医療関係者３Ａが発話する度に、医療関係者３Ａの発話に音声認識が実行される。ここで言う「音声認識」とは、入力される発話の音声データを言語モデルと照合し、音声データをテキストへ変換することを指す。これによって、発話に含まれる単語の読みや表記、品詞などが音声認識結果として得られる。このようにして得られる医療関係者３Ａの発話の音声認識結果は、タブレット端末１０Ａからタブレット端末１０Ｂへリアルタイムで送信される。一方、外国人患者３Ｂが使用するタブレット端末１０Ｂにおいても、外国人患者３Ｂが発話する度に、外国人患者３Ｂの発話に音声認識が実行される。この音声認識により得られる外国人患者３Ｂの発話の音声認識結果は、タブレット端末１０Ｂからタブレット端末１０Ａへリアルタイムで送信される。
【００１９】
このようにタブレット端末１０Ａおよびタブレット端末１０Ｂの間で共有された医療関係者３Ａの発話の音声認識結果および外国人患者３Ｂの発話の音声認識結果は、医療関係者３Ａおよび外国人患者３Ｂの２人の話者が区別された状態で発話が行われた時系列順にタイムライン表示される。
【００２０】
このタイムライン表示では、各タブレット端末１０に設定された母国語の言語で医療関係者３Ａの発話および外国人患者３Ｂの発話が表示される。例えば、タブレット端末１０Ａでは、タブレット端末１０Ａにより音声認識が実行された医療関係者３Ａの発話のテキストが日本語で表示されると共に、タブレット端末１０Ｂから通知された外国人患者３Ｂの発話のテキストが機械翻訳などを用いて外国語から日本語へ変換された上で表示される。また、タブレット端末１０Ｂでは、タブレット端末１０Ｂにより音声認識が実行された外国人患者３Ｂの発話のテキストが外国語で表示されると共に、タブレット端末１０Ａから通知された医療関係者３Ａの発話のテキストが機械翻訳などを用いて日本語から外国語へ変換された上で表示される。
【００２１】
また、医療関係者３Ａの発話の音声認識結果および外国人患者３Ｂの発話の音声認識結果は、上記のタイムライン表示に用いる他にも、テキストの読み上げ等の機能を用いることにより、音声出力することができる。
【００２２】
ここで、上記の背景技術の欄でも説明した通り、音声認識エンジンでは、話者により発話される音声が必ずしも正しい意味や正しい単語で認識されるとは限らず、誤認識が発生する側面がある。このような側面から、上記の背景技術の欄で挙げた音声認識装置のように、修正音声入力ボタンやポインティングデバイスへの操作を通じて音声認識結果を修正するアプローチを採用したのでは、話者の手が塞がってしまう。
【００２３】
このように音声認識結果の修正に話者の手が塞がる場合、例えば、医療現場では、受付や検査、診察、処理、病棟、会計などといった様々な局面で医療関係者３Ａの業務が滞る他、消毒や殺菌がなされていない対象への接触が感染のリスクを増加させるといった不利益をまねくことがある。
【００２４】
そこで、本実施例では、音声認識結果のうち誤認識に対応する箇所に対する修正指示を音声操作を介して受け付けるアプローチを採用することにより、ハンズフリーによる音声認識結果の修正を実現する。
【００２５】
このアプローチを採用する場合、話者による発話が音声テキスト変換（ディクテーション）、音声コマンドによる機器の操作、音声翻訳などの音声認識結果の活用を意図する通常発話であるのか、あるいは上記の修正指示を意図する修正発話であるのかを識別する仕組みの実装に創作の困難性がある。さらに、修正発話が識別できたとしても修正発話の前に行われた通常発話の音声認識結果に含まれる単語のうちいずれの単語を修正すればよいのかを特定する仕組みの実装にも創作の困難性がある。
【００２６】
これらの仕組みを実装するために、タブレット端末１０のプロセッサ上で動作するコミュニケーションアプリ、もしくはコミュニケーションアプリが参照するライブラリとして、次のような修正制御機能が組み込まれる。
【００２７】
この修正制御機能では、二重表現、いわゆる重言のフレーズを修正発話として受け付ける。すなわち、音声入力に用いられる会話や音声操作に用いられるコマンドなどを企図して行われる通常発話では、二重表現が避けられる場合が多い。このように通常発話として出現する頻度が稀である二重表現が修正発話の識別に利用される。
【００２８】
さらに、上記の修正制御機能では、修正発話のフレーズとする二重表現として、過去の音声認識で表記が誤って認識された誤認識単語と、誤認識単語と読みが共通し、表記が異なる修正単語およびその共起語が複合されることにより表現される複合表現と含むフレーズを受け付ける。以下、修正発話のフレーズのうち複合表現に対応する部分のことを「複合表現部分」と記載し、この複合表現と対比する観点から、誤認識単語に対応する部分のことを「非複合表現部分」と表記して識別する場合がある。このような修正発話のフレーズを受け付けるのは、修正発話の前に行われた通常発話の音声認識結果に含まれる単語のうち誤認識単語の読みを指定させると共に、その読みと共通する修正単語の表記を検索させるためである。
【００２９】
このような修正発話のフレーズが受け付けられた場合、上記の修正制御機能は、修正発話の前に行われた通常発話の音声認識結果に含まれる単語のうち誤認識単語と共通する読みを持つ単語の表記を修正単語の表記に修正する。これによって、音声認識結果のうち誤認識に対応する箇所に対する修正指示を音声操作を介して受け付ける仕組みを実装できる結果、ハンズフリーによる音声認識結果の修正を実現できる。
【００３０】
ここで、図２及び図３を用いて、音声認識結果に対する修正の具体例を説明する。図２は、通常発話の一例を示す図である。図３は、修正発話の一例を示す図である。これら図２および図３の例では、発話が修正発話のフレーズの文型か否かを判断するのに用いるテンプレートの一例として、『Ａ「の」Ｂ』というテンプレート３３０が登録されている場合を想定する。
【００３１】
図２に示すように、医療関係者３Ａにより発話２１０「のうのいちぶのきかんにしゅようがみつかりました」が行われた場合、この医療関係者３Ａの発話２１０に音声認識が実行される。この結果、図２に示す音声認識結果２２０が得られる。ここでは、一例として、図２に示す音声認識結果２２０に含まれる単語のうち、読み「きかん」が正しくは表記「器官」と認識されるところを表記「期間」と誤認識された例が示されている。
【００３２】
図２に示す音声認識結果２２０は、「の」によって前後の単語もしくは句が接続されるフレーズであるので、修正発話検出用のテンプレートの
『Ａ「の」Ｂ』
に対して、
（イ）『脳「の」一部の期間に腫瘍が見つかりました』
（ロ）『脳の一部「の」期間に腫瘍が見つかりました』
のように２つのパターンで合致する。しかしながら、２つのパターンのいずれにおいても、「の」に後続する非複合表現にあたる部分の読みが、「の」に先行する複合表現部分の読みに含まれない。例えば、（イ）のパターンの例では、「の」に先行する部分の読みが「のう」であり、「の」に後続する部分の読みが「いちぶのきかんにしゅようがみつかりました」であるので、「の」に後続する部分の読みが、「の」に先行する部分に含まれない。また、（ロ）のパターンの例では、「の」に先行する部分の読みが「のうのいちぶ」であり、「の」に後続する部分の読みが「きかんにしゅようがみつかりました」であるので、「の」に後続する部分の読みが、「の」に先行する部分に含まれない。
【００３３】
これらのことから、図２に示す医療関係者３Ａの発話２１０は、「修正発話」ではなく「通常発話」と識別される。この場合、タブレット端末１０Ａには、医療関係者３Ａの発話２１０が音声認識されたテキスト２３０「脳の一部の期間に腫瘍が見つかりました」が表示されることになる。
【００３４】
このように医療関係者３Ａの発話のテキスト２３０がタブレット端末１０Ａに表示された後、医療関係者３Ａは、誤認識単語「期間」を修正単語「器官」に修正することを意図して、図３に示す医療関係者３Ａの発話３１０「しょうかきかんのきかん」を図２に示す発話２１０に後続して行う。この医療関係者３Ａの発話３１０にも音声認識が実行される。この結果、図３に示す音声認識結果３２０が得られる。
【００３５】
図３に示す音声認識結果３２０『消化期間「の」期間』は、「の」によって前後の単語もしくは句が接続されるフレーズであるので、修正発話検出用のテンプレート３３０には合致する。さらに、フレーズ『消化期間「の」期間』には、「の」によって接続される前後の単語もしくは句の間で同じ読みを有する単語が含まれる。すなわち、フレーズ『消化期間「の」期間』の例では、「の」に先行する単語の読みが「しょうかきかん」であり、「の」に後続する単語の読みが「きかん」であるので、「の」に先行する語句の読みが「の」に後続する単語の読みを包含する。
【００３６】
このことから、フレーズ『消化期間「の」期間』は、誤認識単語に対応する非複合表現部分３２０Ａと、誤認識単語の読みを包含する複合表現部分３２０Ｂとを含む修正発話のフレーズであると判明する。それ故、図３に示す医療関係者３Ａの発話３１０は、「修正発話」と識別される。
【００３７】
このように、図３に示す医療関係者３Ａの発話３１０が「修正発話」と識別された場合、修正発話の直前に行われた通常発話、すなわち医療関係者３Ａの発話２１０の音声認識結果２２０に修正発話のフレーズの非複合表現部分３２０Ａで指定された誤認識単語の読み「きかん」が含まれるか否かがさらに判定される。この場合、音声認識結果２２０に誤認識単語の読み「きかん」が含まれるので、修正発話を通じて、通常発話において修正のターゲットとする箇所が適切に指定されていることが確認できる。その後、複合表現の読み及び表記が対応付けられた複合表現辞書３４０から、修正発話のフレーズのうち複合表現部分３２０Ｂの読み「しょうかきかん」と一致する複合表現の表記「消化器官」が検索される。以下、複合表現の読み及び表記が対応付けられた辞書のことを「複合表現辞書」と記載する場合がある。この複合表現辞書の検索によって、修正単語を含む複合表現の表記が識別される。
【００３８】
その上で、図２に示す通常発話の音声認識結果２２０に含まれる単語のうち、修正発話のフレーズの非複合表現部分３２０Ａで指定された誤認識単語の読み「きかん」に対応する単語の表記「期間」を、修正発話のフレーズの複合表現部分３２０Ｂを用いて検索された複合表現の表記に含まれる修正単語の表記「器官」に置換する。これによって、通常発話の音声認識結果２２０が音声認識結果３５０へ修正される。この音声認識結果２２０から音声認識結果３５０への修正に伴って、タブレット端末１０Ａの表示も「脳の一部の器官に腫瘍が見つかりました」と訂正される。
【００３９】
このように、通常発話の音声認識結果における誤認識単語の識別、並びに、修正単語の表記の検索が誤認識単語の読みに基づいて実行される。それ故、修正発話のフレーズの非複合表現部分および複合表現部分において、読み「きかん」の表記が正しく認識されるか、あるいは誤認識されるかに左右されずに、通常発話の音声認識結果における誤認識単語の識別、並びに、修正単語の表記の検索を実行できる。
【００４０】
［タブレット端末の構成］
図４は、実施例１に係るタブレット端末の機能的構成の一例を示すブロック図である。図４に示すように、タブレット端末１０は、音声入力部１１と、表示部１２と、音声出力部１３と、通信部１４と、コミュニケーションアプリ実行部１５とを有する。
【００４１】
図４には、タブレット端末１０が上記の修正制御機能に関連する機能部が抜粋して示されているに過ぎず、既存のタブレット端末がデフォルトまたはオプションで装備する機能部であれば、図示以外の機能部がタブレット端末１０に備わることを妨げない。例えば、図４に示す機能部以外にも、汎用のタブレット端末が装備するセンサ類やカメラ等に対応する機能部が搭載されることとしてもかまわない。
【００４２】
音声入力部１１は、音声信号を入力する機能部である。
【００４３】
一実施形態として、音声入力部１１は、音声を電気信号に変換するマイクロフォン等により実装することができる。例えば、音声入力部１１は、マイクロフォンを介して音声を採取することにより得られたアナログ信号をデジタル信号へ変換した上で音声データとしてコミュニケーションアプリ実行部１５へ入力する。
【００４４】
表示部１２は、各種の情報を表示する機能部である。
【００４５】
一実施形態として、表示部１２は、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（electroluminescence）ディスプレイなどにより実装することができる他、図示しない入力部と一体化することにより、タッチパネルとして実装することもできる。このような発光により表示を実現するものの他にも、表示部１２は、投影により表示を実現するプロジェクタとして実装することもできる。例えば、表示部１２には、コミュニケーションアプリからの指示にしたがって、参加者のグループに設定されたユーザの発話のテキストが話者別にタイムラインで表示される。
【００４６】
音声出力部１３は、各種の音声を出力する機能部である。
【００４７】
一実施形態として、音声出力部１３は、１つまたは複数のスピーカを含むスピーカユニットとして実装することができる。例えば、この音声出力部１３は、コミュニケーションアプリからの指示にしたがって、タブレット端末１０のユーザ以外の他の話者の発話に関するテキストを読み上げる合成音声等を出力することができる。
【００４８】
通信部１４は、他の装置との間で通信を行う機能部である。
【００４９】
一実施形態として、通信部１４は、３Ｇ（Generation）、ＬＴＥ（Long  Term  Evolution）、４Ｇや５Ｇなどに対応するモバイル網、あるいはＬＡＮやＶＰＮなどの構内通信網を始め、インターネットに接続する無線通信部として実装することができる。この他、通信部１４は、ＢＬＥ（Bluetooth（登録商標）  Low  Energy）チップなどを用いて、近距離無線通信を行うこともできる。
【００５０】
コミュニケーションアプリ実行部１５は、上記のコミュニケーションアプリを実行する機能部である。なお、図１には、上記の修正制御機能のモジュールに対応する修正制御プログラムが上記のコミュニケーションアプリに組み込まれた例が示されているが、上記のコミュニケーションアプリ及び上記の修正制御プログラムは、個別のプログラムとして実行されることとしてもよく、また、上記のコミュニケーションアプリ及び上記の修正制御プログラムの実行主体が異なることとしてもかまわない。
【００５１】
一実施形態として、コミュニケーションアプリ実行部１５は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などのハードウェアプロセッサにより仮想的に実現される。すなわち、プロセッサは、図示しない記憶装置、例えばＥＥＰＲＯＭ（Electrically  Erasable  Programmable  Read-Only  Memory）に代表されるフラッシュメモリとして実装される内部ストレージからＯＳ（Operating  System）の他、コミュニケーションアプリなどのプログラムを読み出す。その上で、プロセッサは、コミュニケーションアプリを実行することにより、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）等のメモリ上に上記のコミュニケーションアプリの機能に対応するプロセスを展開する。この結果、上記のコミュニケーションアプリの機能がプロセスとして仮想的に実現される。ここでは、プロセッサの一例として、ＣＰＵやＭＰＵを例示したが、汎用型および特化型を問わず、任意のプロセッサにより上記の機能部が実現されることとしてもかまわない。この他、上記の機能部は、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードワイヤードロジックによって実現されることとしてもかまわない。
【００５２】
図４に示すように、コミュニケーションアプリ実行部１５は、音声認識部１５Ａと、テキストバッファ１５Ｂと、更新部１５Ｃと、翻訳部１５Ｄと、出力制御部１５Ｅと、修正制御部１７とを有する。
【００５３】
音声認識部１５Ａは、音声認識を実行する処理部である。
【００５４】
一実施形態として、音声認識部１５Ａは、音声入力部１１から入力される音声データから有音区間が発話として検出される度に、当該発話に対応する音声データを言語モデルと照合することにより、当該音声データをテキストへ変換する。このような音声認識によって、有音区間を１つの発話の区切りの単位として、発話ごとに当該発話に含まれる読みや表記、品詞などの音声認識結果として得られる。
【００５５】
テキストバッファ１５Ｂは、発話に関するテキストが格納される記憶領域である。例えば、テキストバッファ１５Ｂには、音声認識部１５Ａによりテキスト変換された発話のうち、修正制御部１７により「通常発話」と識別された発話のテキストがタブレット端末１０のユーザの発話として格納される。このテキストバッファ１５Ｂには、最新の通常発話がテキスト変換される度に、それまでに保存されていた通常発話のテキストに最新の通常発話のテキストが上書き保存される。
【００５６】
更新部１５Ｃは、テキストバッファ１５Ｂに対するデータを更新する処理部である。
【００５７】
一実施形態として、更新部１５Ｃは、修正制御部１７により発話が「通常発話」と識別された場合、当該通常発話のテキストをテキストバッファ１５Ｂに上書き保存する。また、更新部１５Ｃは、修正制御部１７により発話が「修正発話」と識別された場合、修正制御部１７からの指示にしたがって通常発話のテキストのうち誤認識単語を修正単語へ置換する修正を行う。
【００５８】
翻訳部１５Ｄは、テキストの言語を変換する処理部である。
【００５９】
一実施形態として、翻訳部１５Ｄは、通信部１４により他の話者に関する発話のテキストが受信された場合、他の話者による発話のテキストの言語がタブレット端末１０に設定された母国語であるか否かを判定する。このとき、他の話者による発話のテキストの言語がタブレット端末１０に設定された母国語でない場合、翻訳部１５Ｄは、他の話者による発話のテキストの言語をタブレット端末１０のユーザの母国語へ機械翻訳する。
【００６０】
出力制御部１５Ｅは、各種の出力制御を実行する処理部である。
【００６１】
一側面として、出力制御部１５Ｅは、表示部１２に対する表示制御を行う。例えば、出力制御部１５Ｅは、参加者のグループに設定されたユーザの発話のテキストを話者別にタイムラインで表示させる。すなわち、出力制御部１５Ｅは、テキストバッファ１５Ｂが更新される度に、テキストバッファ１５Ｂに格納されたテキストをタブレット端末１０のユーザの発話として表示部１２に表示させる。また、出力制御部１５Ｅは、翻訳部１５Ｄにより他の話者による発話のテキストがタブレット端末１０のユーザの母国語へ変換される度に、他の話者による発話のテキストを表示部１２に表示させる。
【００６２】
他の側面として、出力制御部１５Ｅは、音声出力部１３に対する表示制御を行う。例えば、出力制御部１５Ｅは、翻訳部１５Ｄにより他の話者による発話のテキストがタブレット端末１０のユーザの母国語へ変換される度に、他の話者による発話のテキストを読み上げる合成音声を音声出力部１３から出力させる。なお、出力制御部１５Ｅは、テキストバッファ１５Ｂが更新される度に、テキストバッファ１５Ｂに格納されたテキストを読み上げる合成音声をタブレット端末１０のユーザの発話として音声出力部１３から出力させることもできる。
【００６３】
なお、上記の表示制御および上記の音声出力制御は、いずれか一方の制御に絞って実行することもできるし、両方の制御を組み合わせて実行することができる。
【００６４】
修正制御部１７は、上記の修正制御プログラムを実行する処理部である。この修正制御部１７は、図４に示すように、テンプレート記憶部１７Ａと、照合部１７Ｂと、判定部１７Ｃと、複合表現記憶部１７Ｄと、修正指示部１７Ｅとを有する。
【００６５】
テンプレート記憶部１７Ａは、発話が修正発話のフレーズの文型か否かを判断するのに用いるテンプレートを記憶する記憶部である。
【００６６】
図５は、テンプレートの一例を示す図である。図５には、５種類のテンプレートが例示されている。例えば、上から１番目のテンプレートの例で言えば、発話されたテキストが、単語「の」を間に置く２つの部分から構成されているか否かにより、文型の一致または不一致が判定される。さらに、２つの部分のうち単語「の」の前方に位置する部分の読みが、単語「の」の後方に位置する単語の読みを包含するか否かにより、単語「の」の前方の部分が複合表現部分に対応し、かつ単語「の」の後方の部分が非複合表現部分に対応するか否か、すなわち修正発話のフレーズの一致または不一致が判定される。また、上から２番目および上から３番目のテンプレートの例で言えば、発話されたテキストが、単語「の」を間に置く２つの部分から構成されているか否か、並びに、２つの部分のうち単語「の」の後方にある部分に、語句「に訂正」または語句「に修正」が後続するか否かにより、文型の一致または不一致が判定される。さらに、２つの部分のうち単語「の」の前方に位置する部分の読みが、単語「の」の後方に位置する単語の読みを包含するか否かにより、単語「の」の前方の部分が複合表現部分に対応し、かつ単語「の」の後方の部分が非複合表現部分に対応するか否か、すなわち修正発話のフレーズの一致または不一致が判定される。
【００６７】
また、上から４番目および上から５番目のテンプレートの例で言えば、発話されたテキストが、単語「は」を間に置く２つの部分から構成されているか否か、並びに、２つの部分のうち単語「は」の後方にある部分に、語句「の方」または語句「の方にして」が後続するか否かにより、文型の一致または不一致が判定される。さらに、２つの部分のうち単語「は」の後方に位置する部分の読みが、単語「の」の前方に位置する単語の読みを包含するか否かにより、単語「は」の後方の部分が複合表現部分に対応し、かつ単語「は」の前方の部分が非複合表現部分に対応するか否か、すなわち修正発話のフレーズの一致または不一致が判定される。
【００６８】
照合部１７Ｂは、発話の音声認識結果およびテンプレートの間で文型を照合する処理部である。
【００６９】
一実施形態として、照合部１７Ｂは、音声認識部１５Ａによる発話の音声認識結果が得られる度に、テンプレート記憶部１７Ａに記憶されたテンプレートごとに、当該テンプレートと一致する文型が発話の音声認識結果に含まれるか否かを判定する。例えば、音声認識により図２に示す音声認識結果２２０が得られた場合、『脳「の」一部の期間に腫瘍が見つかりました』および『脳の一部「の」期間に腫瘍が見つかりました』が図５に示す上から１番目のテンプレートの文型と一致すると判定される。また、音声認識により図３に示す音声認識結果３２０が得られた場合、『消化期間「の」期間』が図５に示す上から１番目のテンプレートの文型と一致すると判定される。
【００７０】
判定部１７Ｃは、発話の音声認識結果が修正発話か否かを判定する処理部である。
【００７１】
一実施形態として、判定部１７Ｃは、照合部１７Ｂによる照合の結果、発話の音声認識結果にテンプレートと一致する文型が含まれる場合、発話の音声認識結果のうちテンプレートの文型に対応するフレーズの非複合表現部分が所定の単語数、例えば「１」と一致するか否かを判定する。このとき、判定部１７Ｃは、非複合表現部分の単語が所定の単語数と一致する場合、テンプレートの文型に対応するフレーズの複合表現部分に含まれる単語の中に非複合表現部分の読みと一致する単語が存在するか否かをさらに判定する。ここで、複合表現部分の単語の中に非複合表現部分の単語の読みと一致する単語が存在する場合、テンプレートの文型に対応する発話のフレーズが、誤認識単語に対応する非複合表現部分と、誤認識単語の読みを包含する複合表現部分とを含む修正発話のフレーズであると判明する。
【００７２】
例えば、図３に示す音声認識結果３２０の例で言えば、『消化期間「の」期間』が図５に示す上から１番目のテンプレートの文型と一致する。この場合、図５に示す上から１番目のテンプレートの非複合表現部分が単語「期間」の一語であるので、非複合表現部分の条件から逸脱しないと判定される。さらに、図５に示す上から１番目のプレートの複合表現部分の読み「しょうかきかん」が非複合表現部分の読み「きかん」を包含するので、図５に示す上から１番目のテンプレートの文型に対応する発話のフレーズ『消化期間「の」期間』が、誤認識単語に対応する非複合表現部分と、誤認識単語の読みを包含する複合表現部分とを含む修正発話であると判明する。一方で、図２に示す音声認識結果２２０の例で言えば、『脳「の」一部の期間に腫瘍が見つかりました』および『脳の一部「の」期間に腫瘍が見つかりました』は、図５に示す上から１番目のテンプレートの文型と一致する。しかし、「一部の期間に腫瘍が見つかりました」は１語ではなく、その読みは「脳」には含まれない。同様に、「期間に腫瘍が見つかりました」は１語ではなく、その読みは「脳の一部」には含まれない。そのため、誤認識単語に対応する非複合表現部分と、誤認識単語の読みを包含する複合表現部分とを含む修正発話ではないと判明する。
【００７３】
この場合、判定部１７Ｃは、テキストバッファ１５Ｂが空、例えばＮＵＬＬ値でないか否かを判定する。そして、判定部１７Ｃは、テキストバッファ１５Ｂが空でない場合、テキストバッファ１５Ｂに記憶された通常発話のテキストの中に非複合表現部分で指定された誤認識単語の読みと一致する読みが含まれるか否かを判定する。このとき、テキストバッファ１５Ｂに記憶された通常発話のテキストの中に非複合表現部分で指定された誤認識単語の読みと一致する読みが含まれる場合、修正発話を通じて、通常発話において修正のターゲットとする箇所が適切に指定されていることを確認できる。この場合、判定部１７Ｃは、発話が「修正発話」であると識別する。
【００７４】
例えば、図３に示す音声認識結果３２０の例で言えば、発話３１０が音声認識される前に通常発話として発話２１０が受け付けられているので、テキストバッファ１５Ｂには、発話２１０が音声認識されたテキスト２３０「脳の一部の期間に腫瘍が見つかりました」が格納されている。そして、当該テキスト２３０「脳の一部の期間に腫瘍が見つかりました」の中には、非複合表現部分で指定された誤認識単語の読み「きかん」と一致する読みが含まれるので、通常発話において修正のターゲットとする箇所が発話３１０を通じて適切に指定されていることも確認できる。
【００７５】
なお、判定部１７Ｃは、非複合表現部分の単語が所定の単語数と一致しない場合、複合表現部分の単語の中に非複合表現部分の単語の読みと一致する単語が存在しない場合、テキストバッファ１５Ｂが空である場合、あるいはテキストバッファ１５Ｂに記憶された通常発話のテキストの中に非複合表現部分で指定された誤認識単語の読みと一致する読みが含まれない場合、発話が「通常発話」であると識別する。
【００７６】
複合表現記憶部１７Ｄは、複合表現の読みおよび表記が対応付けられた辞書を記憶する記憶部である。
【００７７】
図６は、複合表現辞書の一例を示す図である。図６には、３つの複合表現が例として示されている。図６に示すように、複合表現辞書には、共起関係を持つ単語を複合することにより表現される複合表現ごとに当該複合表現に含まれる単語別の読み及び表記が対応付けられている。例えば、複合表現「消化器官」の例で言えば、単語の表記「消化」および読み「しょうか」が対応付けられると共に、単語の表記「器官」および読み「きかん」が対応付けられている。また、複合表現「会議で採決を取る」の例で言えば、単語の表記「会議」および読み「かいぎ」が対応付けられ、単語の表記「で」および読み「で」が対応付けられ、単語の表記「採決」および読み「さいけつ」が対応付けられ、単語の表記「を」および読み「を」が対応付けられると共に、単語の表記「取る」および読み「とる」が対応付けられている。また、複合表現「川内原発」の例で言えば、単語の表記「川内」および読み「せんだい」が対応付けられると共に、単語の表記「原発」および読み「げんぱつ」が対応付けられている。
【００７８】
修正指示部１７Ｅは、通常発話のテキストのうち誤認識単語を修正単語へ置換する修正を更新部１５Ｃに指示する処理部である。
【００７９】
一実施形態として、修正指示部１７Ｅは、判定部１７Ｃにより発話が「修正発話」であると識別された場合、複合表現記憶部１７Ｄに記憶された複合表現辞書から、修正発話のフレーズのうち複合表現部分の読みと一致する複合表現の表記を検索する。その上で、修正指示部１７Ｅは、テキストバッファ１５Ｂに格納されたテキストのうち、修正発話のフレーズの非複合表現部分で指定された誤認識単語の読みに対応する単語の表記を「被置換単語」として設定する。さらに、修正指示部１７Ｅは、修正発話のフレーズの複合表現部分を用いて検索された複合表現の表記のうち非複合表現部分で指定された誤認識単語の読みと一致する修正単語の表記を「置換単語」として設定する。これら「被置換単語」および「置換単語」の設定にしたがって通常発話のテキストの内の誤認識単語を修正単語へ置換させる修正を更新部１５Ｃに実行させる。
【００８０】
例えば、図３に示す発話３１０が「修正発話」と識別された例で言えば、図６に示す複合表現辞書から、修正発話のフレーズのうち複合表現部分の読み「しょうかきかん」と一致する複合表現の表記「消化器官」が検索される。その上で、テキストバッファ１５Ｂに格納されたテキスト２３０「脳の一部の期間に腫瘍が見つかりました」のうち、修正発話のフレーズの非複合表現部分で指定された誤認識単語の読み「きかん」に対応する単語の表記「期間」が「被置換単語」として設定される。さらに、修正発話のフレーズの複合表現部分を用いて検索された複合表現の表記「消化器官」のうち非複合表現部分で指定された誤認識単語の読み「きかん」と一致する修正単語の表記「器官」が「置換単語」として設定される。これら「被置換単語」および「置換単語」の設定により、通常発話の音声認識結果２２０が音声認識結果３５０へ修正される。この結果、タブレット端末１０Ａの表示も「脳の一部の器官に腫瘍が見つかりました」と訂正される。
【００８１】
［処理の流れ］
次に、本実施例に係るタブレット端末１０の処理の流れについて説明する。ここでは、タブレット端末１０により実行される（１）音声認識処理について説明した後に、そのサブルーチンとして実行される（２）修正制御処理について説明することとする。
【００８２】
（１）音声認識処理
図７は、実施例１に係る音声認識処理の手順を示すフローチャートである。この音声認識処理は、一例として、タブレット端末１０上でコミュニケーションアプリが起動された場合に起動される。ここで言う「起動」は、バックグラウンドで起動される場合であってもよいし、操作または他のアプリケーションプログラムからの呼び出しにより起動される場合があってもかまわない。
【００８３】
図７に示すように、コミュニケーションアプリの起動に伴ってテキストバッファ１５Ｂがクリアされる（ステップＳ１０１）。その後、コミュニケーションアプリが終了されるまで（ステップＳ１０２Ｎｏ）、ステップＳ１０３以降の処理を繰り返す。
【００８４】
すなわち、音声入力部１１から入力される音声データから有音区間が発話として検出されると（ステップＳ１０３Ｙｅｓ）、音声認識部１５Ａは、当該発話に対応する音声データを言語モデルと照合することにより、当該音声データをテキストへ変換する（ステップＳ１０４）。このような音声認識によって、有音区間を１つの発話の区切りの単位として、発話ごとに当該発話に含まれる読みや表記、品詞などが音声認識結果として得られる。
【００８５】
続いて、修正制御部１７は、ステップＳ１０３で検出された発話の音声認識結果のうち誤認識に対応する箇所に対する修正指示を音声操作を介して受け付ける「修正制御処理」を実行する（ステップＳ１０５）。
【００８６】
ここで、ステップＳ１０３で検出された発話が「修正発話」であると識別された場合（ステップＳ１０６Ｙｅｓ）、更新部１５Ｃは、修正制御部１７からの指示にしたがって、テキストバッファ１５Ｂに格納された通常発話のテキストのうち誤認識単語を修正単語へ置換する修正を行う（ステップＳ１０７）。
【００８７】
一方、ステップＳ１０３で検出された発話が「通常発話」と識別された場合（ステップＳ１０６Ｎｏ）、ステップＳ１０４の音声認識結果として得られた通常発話のテキストをテキストバッファ１５Ｂに上書き保存する（ステップＳ１０８）。
【００８８】
その後、出力制御部１５Ｅは、テキストバッファ１５Ｂに格納された通常発話のテキストをタブレット端末１０のユーザの発話として表示部１２に表示させる（ステップＳ１０９）。
【００８９】
これらステップＳ１０３〜ステップＳ１０９までの処理は、コミュニケーションアプリが終了されるまで（ステップＳ１０２Ｎｏ）、繰り返して実行される。そして、コミュニケーションアプリが終了された場合（ステップＳ１０２Ｙｅｓ）、処理が終了される。
【００９０】
（２）修正制御処理
図８は、実施例１に係る修正制御処理の手順を示すフローチャートである。この修正制御処理は、図７に示すステップＳ１０５の処理に対応する。図８に示すように、照合部１７Ｂは、発話の音声認識結果およびテンプレートの間で文型を照合する（ステップＳ２０１）。
【００９１】
このとき、発話の音声認識結果がテンプレートと一致する文型である場合（ステップＳ２０２Ｙｅｓ）、判定部１７Ｃは、発話の音声認識結果のうちテンプレートの文型に対応するフレーズの非複合表現部分の単語が所定の単語数、例えば「１」と一致するか否かを判定する（ステップＳ２０３）。
【００９２】
そして、非複合表現部分が所定の単語数と一致する場合（ステップＳ２０３Ｙｅｓ）、判定部１７Ｃは、テンプレートの文型に対応するフレーズの複合表現部分の単語の中に非複合表現部分の単語の読みと一致する単語が存在するか否かをさらに判定する（ステップＳ２０４）。
【００９３】
ここで、複合表現部分の単語の中に非複合表現部分の単語の読みと一致する単語が存在する場合（ステップＳ２０４Ｙｅｓ）、テンプレートの文型に対応する発話のフレーズが、誤認識単語に対応する非複合表現部分と、誤認識単語の読みを包含する複合表現部分とを含む修正発話のフレーズであると判明する。この場合、判定部１７Ｃは、テキストバッファ１５Ｂが空、例えばＮＵＬＬ値でないか否かを判定する（ステップＳ２０５）。
【００９４】
そして、テキストバッファ１５Ｂが空でない場合（ステップＳ２０５Ｙｅｓ）、判定部１７Ｃは、テキストバッファ１５Ｂに記憶された通常発話のテキストの中に非複合表現部分で指定された誤認識単語の読みと一致する読みが含まれるか否かを判定する（ステップＳ２０６）。
【００９５】
このとき、テキストバッファ１５Ｂに格納された通常発話のテキストの中に非複合表現部分で指定された誤認識単語の読みと一致する読みが含まれる場合（ステップＳ２０６Ｙｅｓ）、修正発話を通じて、通常発話において修正のターゲットとする箇所が適切に指定されていることを確認できる。この場合、判定部１７Ｃは、発話が「修正発話」であると識別する（ステップＳ２０７）。
【００９６】
このように発話が「修正発話」であると識別された場合、修正指示部１７Ｅは、複合表現記憶部１７Ｄに記憶された複合表現辞書から、修正発話のフレーズのうち複合表現部分の読みと一致する複合表現の表記を検索する（ステップＳ２０８）。
【００９７】
その上で、修正指示部１７Ｅは、テキストバッファ１５Ｂに格納されたテキストのうち、修正発話のフレーズの非複合表現部分で指定された誤認識単語の読みに対応する単語の表記を「被置換単語」として設定する（ステップＳ２０９）。
【００９８】
さらに、修正指示部１７Ｅは、修正発話のフレーズの複合表現部分を用いて検索された複合表現の表記のうち非複合表現部分で指定された誤認識単語の読みと一致する修正単語の表記を「置換単語」として設定し（ステップＳ２１０）、処理を終了する。
【００９９】
なお、発話の音声認識結果がテンプレートと一致する文型ではない場合、非複合表現部分の単語が所定の単語数と一致しない場合、複合表現部分の単語の中に非複合表現部分の単語の読みと一致する単語が存在しない場合、テキストバッファ１５Ｂが空である場合、あるいはテキストバッファ１５Ｂに記憶された通常発話のテキストの中に非複合表現部分で指定された誤認識単語の読みと一致する読みが含まれない場合（ステップＳ２０２Ｎｏ、ステップＳ２０３Ｎｏ、ステップＳ２０４Ｎｏ、ステップＳ２０５ＮｏまたはステップＳ２０６Ｎｏ）、判定部１７Ｃは、発話が「通常発話」であると識別し（ステップＳ２１１）、処理を終了する。
【０１００】
［効果の一側面］
上述してきたように、本実施例に係るタブレット端末１０は、通常発話における誤認識単語と、誤認識単語の同音異義語である修正単語及びその共起語の複合表現とを含む修正発話を受付けた場合、誤認識単語の表記を修正単語の表記に修正する。したがって、本実施例に係るタブレット端末１０によれば、ハンズフリーによる音声認識結果の修正を実現できる。
【０１０１】
［他の具体例］
なお、上記の実施例１では、音声認識結果に対する修正の具体例として、図２に示す通常発話および図３に示す修正発話が行われる例を抜粋して説明したが、当然のことながら、これ以外の通常発話および修正発話が行われる場合にも、同様の修正制御処理を通じて、ハンズフリーによる音声認識結果の修正を実現できる。
【０１０２】
例えば、通常発話「あすせんだいにいく」が音声認識で読み「せんだい」が正しくは表記「川内」と認識されるところを表記「仙台」と誤って認識されることにより、テキスト「明日仙台に行く」へテキスト変換された場合を想定する。この場合、図５の上から１番目に示すテンプレートに対応する修正発話「せんだいげんぱつのせんだい」が受け付けられることにより、図６に示す複合表現辞書から、修正発話のフレーズのうち複合表現部分の読み「せんだいげんぱつ」と一致する複合表現の表記「川内原発」を検索できる。その上で、テキストバッファ１５Ｂに格納された通常発話のテキスト「明日仙台に行く」のうち、修正発話のフレーズの非複合表現部分で指定された誤認識単語の読み「せんだい」に対応する単語の表記「仙台」を「被置換単語」として設定できると共に、修正発話のフレーズの複合表現部分を用いて検索された複合表現の表記「川内原発」のうち非複合表現部分で指定された誤認識単語の読み「せんだい」と一致する修正単語の表記「川内」を「置換単語」として設定できる。
【０１０３】
この他、通常発話「あすさいけつします」が音声認識で読み「さいけつ」が正しくは表記「採決」と認識されるところを表記「採血」と誤って認識されることにより、テキスト「明日採血します」へテキスト変換された場合を想定する。この場合、図５の上から１番目に示すテンプレートに対応する修正発話「かいぎでさいけつをとるのさいけつ」が受け付けられることにより、図６に示す複合表現辞書から、修正発話のフレーズのうち複合表現部分の読み「かいぎでさいけつをとる」と一致する複合表現の表記「会議で採決を取る」を検索できる。その上で、テキストバッファ１５Ｂに格納された通常発話のテキスト「明日採血します」のうち、修正発話のフレーズの非複合表現部分で指定された誤認識単語の読み「さいけつ」に対応する単語の表記「採血」を「被置換単語」として設定できると共に、修正発話のフレーズの複合表現部分を用いて検索された複合表現の表記「会議で採決を取る」のうち非複合表現部分で指定された誤認識単語の読み「さいけつ」と一致する修正単語の表記「採決」を「置換単語」として設定できる。
【実施例２】
【０１０４】
さて、上記の実施例１では、音声認識で単語の表記が誤って認識されるものの、単語の読みは正しく認識される状況下で性能を発揮する修正制御機能を例示したが、必ずしも音声認識では、単語の表記だけではなく、単語の読みも誤って認識される場合もある。そこで、本実施例では、音声認識で単語の読みが誤認識される場合でも性能を発揮できる修正制御機能が実装される例について説明する。
【０１０５】
図９は、実施例２に係るタブレット端末の機能的構成の一例を示すブロック図である。図９に示すように、タブレット端末２０は、図４に示すタブレット端末１０に比べて、修正制御部２１の機能の一部が異なる。すなわち、タブレット端末２０は、子音種類記憶部２１Ａと、類似度算出部２１Ｂとをさらに有すると共に、図４に示す判定部１７Ｃの機能と一部が異なる判定部２１Ｃを有する。なお、図４に示すタブレット端末１０と同一の機能を発揮する機能部には同一の符号を付与し、その説明を省略する。
【０１０６】
子音種類記憶部２１Ａは、子音の種類ごとに当該種類に分類される子音が対応付けられた子音種類データを記憶する記憶部である。
【０１０７】
図１０は、子音種類データの一例を示す図である。図１０示す子音種類データによれば、子音は、無声破裂音または無声摩擦音のカテゴリ、有声破裂音または有声摩擦音のカテゴリ、鼻音のカテゴリおよび半母音のカテゴリの４つの種類に分類される。例えば、図１０示す子音種類データを参照することにより、発音記号「ｐ」、「ｔ」、「ｋ」、「ｓ」、「ｓｈ」、「ｈ」、「ｆ」、「ｃｈ」及び「ｔｓ」に対応する子音が無声破裂音または無声摩擦音のカテゴリに分類されることを識別できる。また、発音記号「ｂ」、「ｄ」、「ｇ」、「ｚ」及び「ｊ」に対応する子音が有声破裂音または有声摩擦音のカテゴリに分類されることを識別できる。さらに、発音記号「ｍ」及び「ｎ」に対応する子音が鼻音のカテゴリに分類されることを識別できる。また、発音記号「ｙ」、「ｗ」及び「ｒ」に対応する子音が半母音のカテゴリに分類されることを識別できる。
【０１０８】
類似度算出部２１Ｂは、読みの類似度を算出する処理部である。
【０１０９】
一側面として、類似度算出部２１Ｂは、照合部１７Ｂによる照合の結果、発話の音声認識結果がテンプレートと一致する文型である場合、当該発話におけるフレーズの複合表現部分および非複合表現部分の間で読みの類似度を算出する。例えば、類似度算出部２１Ｂは、複合表現部分に含まれる単語ごとに、当該単語および非複合表現部分の単語の間で読みの類似度を算出する。このとき、類似度算出部２１Ｂは、複合表現部分および非複合表現部分の２つの単語の間で母音が同一である場合、母音が異なる場合に算出されるスコアよりも高いスコアを付与する。さらに、類似度算出部２１Ｂは、複合表現部分および非複合表現部分の２つの単語の間で子音の種類が同一である場合、子音の種類が異なる場合に算出されるスコアよりも高いスコアを付与する。さらに、類似度算出部２１Ｂは、複合表現部分および非複合表現部分の２つの単語の間で子音が同一である場合、子音が異なる場合に算出されるスコアよりも高いスコアを付与する。その上で、類似度算出部２１Ｂは、複合表現部分に含まれる単語ごとに求まるスコアのうち、最高のスコアを複合表現部分および非複合表現部分の間の読みの類似度として算出する。
【０１１０】
より具体的には、類似度算出部２１Ｂは、過去最高の類似度を格納する第１の類似度レジスタと、複合表現部分に含まれる単語のうち非複合表現部分の単語との読みの類似度が過去最高である単語を類似単語として格納する類似度単語レジスタとを初期化する。例えば、類似度算出部２１Ｂは、第１の類似度レジスタに初期値、例えば−∞を設定すると共に、類似単語レジスタに初期値、例えばＮＵＬＬ値を設定する。
【０１１１】
これらのレジスタの初期化が実行された後、類似度算出部２１Ｂは、複合表現部分に含まれる単語のうち１つを選択する。その後、類似度算出部２１Ｂは、選択中の単語のモーラ数と非複合表現部分の単語のモーラ数とが異なるか否かを判定する。
【０１１２】
このとき、選択中の単語のモーラ数と非複合表現部分の単語のモーラ数とが異なる場合、選択中の単語と非複合表現部分の単語との読みを比べるまでもなく、両者が類似していないとみなすことができる。この場合、類似度算出部２１Ｂは、複合表現部分に含まれる単語のうち過去に選択されていない未選択の単語を選択し直す。
【０１１３】
一方、選択中の単語のモーラ数と非複合表現部分の単語のモーラ数とが同一である場合、選択中の単語と非複合表現部分の単語との読みを比べる余地があることが判明する。この場合、類似度算出部２１Ｂは、選択中の単語の類似度を格納する第２の類似度レジスタに初期値、例えば「０」を設定する。以下、第１の類似度レジスタに格納された類似度と、第２の類似度レジスタに格納される類似度とのラベルを区別する側面から、前者の類似度のことを「第１の類似度」と記載する一方で、後者の類似度のことを「第２の類似度」と記載する場合がある。
【０１１４】
続いて、類似度算出部２１Ｂは、選択中の単語の読みに含まれる仮名文字のうち先頭のモーラ位置から順に１モーラの仮名文字を選択する。その上で、類似度算出部２１Ｂは、選択中の単語の読みから選択された１モーラの仮名文字と、非複合表現部分の単語の読みに含まれる仮名文字のうち先頭からのモーラ位置が同一である仮名文字との２つの仮名文字の間で母音が異なるか否かを判定する。
【０１１５】
このとき、類似度算出部２１Ｂは、２つの仮名文字の間で母音が同一である場合、２つの仮名文字の間で子音の種類が異なるか否かを判定する。このように子音の種類を判定する場合、２つの仮名文字ごとに当該仮名文字の子音に対応する発音記号が子音種類記憶２１Ａに記憶された４つの種類のカテゴリ、すなわち無声破裂音または無声摩擦音のカテゴリ、有声破裂音または有声摩擦音のカテゴリ、鼻音のカテゴリおよび半母音のカテゴリのいずれに属するかが識別される。そして、２つの子音がいずれも同一のカテゴリに属する場合、子音の種類が同一であると判定される一方で、２つの子音が異なるカテゴリに属する場合、子音の種類が異なると判定される。
【０１１６】
さらに、類似度算出部２１Ｂは、２つの仮名文字の間で子音の種類が同一である場合、２つの仮名文字の間で子音が異なるか否かをさらに判定する。
【０１１７】
これら母音の一致判定、子音の種類の一致判定および子音の一致判定が実行されることにより、２つの仮名文字に関する判定結果が下記の４つのケースに分類される。すなわち、２つの仮名文字の発音が似ていないものから順に、（１）母音が不一致、（２）子音の種類が不一致、（３）子音が不一致、（４）母音および子音が一致の４つのケースに分類される。
【０１１８】
（１）母音が不一致
このうち、類似度算出部２１Ｂは、２つの仮名文字の間で母音が異なる場合、上記の第２の類似度レジスタに格納された第２の類似度から第１の値α、例えば「５」を減算する。
【０１１９】
（２）子音の種類が不一致
また、類似度算出部２１Ｂは、２つの仮名文字の間で子音の種類が異なる場合、上記の第２の類似度レジスタに格納された第２の類似度から第２の値β、例えば「３」を減算する。なお、第２の値βは、第１の値αよりも小さい値であることとする。
【０１２０】
（３）子音が不一致
また、類似度算出部２１Ｂは、２つの仮名文字の間で子音が異なる場合、上記の第２の類似度レジスタに格納された類似度から第３の値γ、例えば「１」を減算する。なお、第３の値γは、第２の値βよりも小さい値であることとする。
【０１２１】
（４）母音および子音が一致
また、類似度算出部２１Ｂは、２つの仮名文字の間で母音および子音が一致する場合、上記の第２の類似度レジスタに格納された第２の類似度からの減算を実行しない。なお、ここでは、減算が実行されない例を説明したが、第３の値γよりも小さい値であれば、上記の第２の類似度レジスタに格納された第２の類似度から減算を実行することとしてもかまわない。
【０１２２】
そして、類似度算出部２１Ｂは、選択中の単語の読みに含まれる末尾のモーラ位置の仮名文字が選択されるまで、同一のモーラ位置である２つの仮名文字の間で母音の一致判定、子音の種類の一致判定または子音の一致判定を実行し、その結果にしたがって第２の類似度が更新される。
【０１２３】
その後、類似度算出部２１Ｂは、末尾のモーラ位置である２つの仮名文字の間における母音の一致判定、子音の種類の一致判定または子音の一致判定の結果にしたがって第２の類似度が更新された場合、次のような判定を実行する。すなわち、類似度算出部２１Ｂは、第２の類似度レジスタに格納された第２の類似度が所定の閾値Ｔｈ１を超えるか否かを判定する。ここで、上記の閾値Ｔｈ１には、一例として、２つの仮名文字の間で母音が不一致である場合に非類似であると識別できる程度の値、例えば「−５」が設定される。このとき、類似度算出部２１Ｂは、第２の類似度レジスタに格納された第２の類似度が閾値Ｔｈ１を超える場合、第２の類似度レジスタに格納された類似度が第１の類似度レジスタに格納された第１の類似度を超えるか否かをさらに判定する。
【０１２４】
ここで、第２の類似度が第１の類似度を超える場合、選択中の単語の類似度が過去に選択済みの単語の類似度よりも高いこと、すなわち選択中の単語の類似度が過去最高の類似度であることが判明する。この場合、類似度算出部２１Ｂは、第２の類似度を第１の類似度レジスタに上書き保存すると共に、選択中の単語に対応する文字列のコードを類似単語レジスタに上書き保存する。
【０１２５】
その後、類似度算出部２１Ｂは、複合表現部分に含まれる全ての単語が選択されるまで、各モーラ位置における２つの仮名文字の間の母音の一致判定、子音の種類の一致判定または子音の一致判定の結果にしたがって第２の類似度を更新したり、第２の類似度が第１の類似度を超える場合に第１の類似度レジスタへの第２の類似度の上書き保存並びに類似単語レジスタへの選択中の単語の上書き保存を行ったりする。
【０１２６】
他の側面として、類似度算出部２１Ｂは、テキストバッファ１５Ｂに格納されたテキストおよび発話の非複合表現部分の間で読みの類似度を算出する。この類似度の算出方法も、複合表現部分および非複合表現部分の間で読みの類似度を算出する場合と同一である。すなわち、複合表現部分をテキストバッファ１５Ｂ内のテキストと読み替えることにより、同様にして、テキストバッファ１５Ｂに格納されたテキストおよび発話の非複合表現部分の間の読みの類似度を算出できるので、その説明は省略する。
【０１２７】
このように、複合表現部分および非複合表現部分の間の読みの類似度、並びに、テキストバッファ１５Ｂ内のテキストおよび発話の非複合表現部分の間の読みの類似度が算出されることにより、判定部２１Ｃの判定ロジックに変更が生じる。
【０１２８】
この点を具体的に説明すると、図４に示す判定部１７Ｃでは、非複合表現部分の単語が所定の単語数と一致する場合、テンプレートの文型に対応するフレーズの複合表現部分の単語の中に非複合表現部分の単語の読みと一致する単語が存在するか否かが判定されるが、この判定ロジックに変更が生じる。すなわち、判定部２１Ｃは、テンプレートの文型に対応するフレーズの複合表現部分の単語の中に、非複合表現部分の単語と読みが類似する単語が存在するか否かを判定する。例えば、判定部２１Ｃは、複合表現部分に含まれる単語及び非複合表現部分の単語の間で閾値Ｔｈ１を超える類似度が類似度算出部２１Ｂにより算出されたか否かを判定する。これは、第１の類似度レジスタに初期値以外の値が格納されているか否かにより判定できる。すなわち、第１の類似度レジスタに初期値以外の値が格納されている場合、複合表現部分の単語の中に非複合表現部分の単語と読みが類似する単語が存在すると推定できる。このように、単語の読みの一致性の代わりに単語の読みの類似性を判定することで、音声認識で単語の読みに誤認識が発生する場合でも、修正発話の識別漏れが発生する事態を抑制できる。
【０１２９】
さらに、図４に示す判定部１７Ｃでは、テキストバッファ１５Ｂが空でない場合、テキストバッファ１５Ｂに記憶された通常発話のテキストの中に非複合表現部分で指定された誤認識単語の読みと一致する読みが含まれるか否かが判定されるが、この判定ロジックにも変更が生じる。すなわち、判定部２１Ｃは、テキストバッファ１５Ｂ内の通常発話のテキストの中に、非複合表現部分の単語と読みが類似する単語が存在するか否かを判定する。例えば、判定部２１Ｃは、テキストバッファ１５Ｂ内の通常発話のテキストに含まれる単語及び非複合表現部分の単語の間で閾値Ｔｈ１を超える類似度が類似度算出部２１Ｂにより算出されたか否かを判定する。これも、第１の類似度レジスタに初期値以外の値が格納されているか否かにより判定できる。すなわち、第１の類似度レジスタに初期値以外の値が格納されている場合、テキストバッファ１５Ｂ内の通常発話のテキストの中に非複合表現部分の単語と読みが類似する単語が存在すると推定できる。このように、単語の読みの一致性の代わりに単語の読みの類似性を判定することで、音声認識で単語の読みに誤認識が発生する場合でも、通常発話における誤認識単語の検出漏れが発生する事態を抑制できる。
【０１３０】
ここで、図１１を用いて、類似度算出の具体例を説明する。図１１は、類似度算出の具体例を示す図である。図１１では、通常発話「あすさいけつします」に対して、音声認識で正しくは読みが「さいけつ」と認識されるところを読みが「かいけつ」と誤って認識されることに伴って、その表記も「解決」と誤って認識されることにより、テキスト「明日解決します」へテキスト変換された状況が想定されている。この状況を受けて、修正発話を意図して、図５の上から１番目に示すテンプレートに対応する発話「かいぎでさいけつをとるのさいけつ」が行われるが、この発話においても、２回目の「さいけつ」の読みが「たいねつ」と誤って認識されることに伴って、その表記も「耐熱」と誤って認識されることにより、修正発話を意図する発話の音声認識結果も「会議で採決を取るの耐熱」と誤認識されると状況が前提として想定されている。このような状況の下、発話「会議で採決を取るの耐熱」における複合表現部分「会議で採決を取る」および非複合表現部分「耐熱」の間で読みの類似度が算出される。ここで、複合表現部分「会議で採決を取る」に含まれる単語の中には、非複合表現部分「耐熱」のモーラ数「４」と同一のモーラ数を持つ単語は「採決」しか存在しない。このため、複合表現部分の単語「採決」および非複合表現部分の単語「耐熱」の間における読みの類似度を算出する場合を説明する。
【０１３１】
図１１には、複合表現部分の単語の読み「さいけつ」および非複合表現部分の単語の読み「たいねつ」の各モーラ位置における発音の対応関係が模式的に示されている。図１１に示すように、まず、複合表現部分の単語の読みに含まれる発音のうち先頭のモーラ位置の発音「ｓａ」と、非複合表現部分の単語の読みに含まれる発音のうち先頭のモーラ位置の発音「ｔａ」とが比較される。これら発音「ｓａ」及び発音「ｔａ」の母音は、いずれも「ａ」であるので、母音は同一である。さらに、発音「ｓａ」及び発音「ｔａ」の子音は、いずれも無声破裂音または無声摩擦音のカテゴリに属するので、子音の種類は一致する一方で、子音が同一である訳ではない。このように、上記のケース（３）に該当するので、第２の類似度の初期値「０」から第３の値「１」が減算されることにより第２の類似度が「−１」に更新される。
【０１３２】
続いて、複合表現部分の単語の読みに含まれる発音のうち先頭から２番目のモーラ位置の発音「ｉ」と、非複合表現部分の単語の読みに含まれる発音のうち先頭から２番目のモーラ位置の発音「ｉ」とが比較される。これら発音「ｉ」及び発音「ｉ」の母音は、いずれも「ｉ」であるので、母音は同一である。そして、発音「ｉ」及び発音「ｉ」は、母音単独であり、子音がない。このように子音がない場合、母音が同一であることを条件に子音の種類および子音が同一であるとみなされる。この場合、上記のケース（４）に該当するので、第２の類似度「−１」からの減算は実行されない。
【０１３３】
次に、複合表現部分の単語の読みに含まれる発音のうち先頭から３番目のモーラ位置の発音「ｋｅ」と、非複合表現部分の単語の読みに含まれる発音のうち先頭から３番目のモーラ位置の発音「ｎｅ」とが比較される。これら発音「ｋｅ」及び発音「ｎｅ」の母音は、いずれも「ｅ」であるので、母音は同一である。さらに、発音「ｋｅ」の子音は、無声破裂音または無声摩擦音のカテゴリに属する一方で、発音「ｎｅ」の子音は、鼻音のカテゴリに属する。それ故、子音の種類および子音は一致しないと判定される。この場合、上記のケース（２）に該当するので、第２の類似度「−１」から第２の値「−３」が減算されることにより、第２の類似度が「−４」に更新される。
【０１３４】
最後に、複合表現部分の単語の読みに含まれる発音のうち末尾のモーラ位置の発音「ｔｓｕ」と、非複合表現部分の単語の読みに含まれる発音のうち末尾のモーラ位置の発音「ｔｓｕ」とが比較される。これら発音「ｔｓｕ」及び発音「ｔｓｕ」は、母音および子音が一致する。このため、上記のケース（４）に該当する。この場合、第２の類似度「−４」からの減算は実行されない。
【０１３５】
このように末尾のモーラ位置の発音が比較された後、第２の類似度「−４」は、閾値「−５」よりも大きい。このため、第２の類似度および第１の類似度の間で比較が行われる。そして、複合表現部分には、選択中の単語「採決」以外に非複合表現部分の単語「耐熱」とモーラ数が同一である単語は存在しないので、第１の類似度は初期値「−∞」のままである。このため、第１の類似度の値が初期値「−∞」から第２の類似度の値「−４」に更新される。最終的にも、複合表現部分の単語「採決」および非複合表現部分の単語「耐熱」の間における読みの類似度は「−４」と算出される。
【０１３６】
このように、第１の類似度レジスタには、初期値以外の値「−４」が格納される。このため、修正発話を意図する発話のうち２回目の「さいけつ」の読みが「たいねつ」と誤認識されることにより、複合表現部分および非複合表現部分の間で正しくは同一の読み「さいけつ」と認識されるところを少なくとも一方が類似の読み「たいねつ」に誤認識された場合でも、当該発話が、誤認識単語に対応する非複合表現部分と、誤認識単語の読みを包含する複合表現部分とを含む修正発話のフレーズであると判定できる。
【０１３７】
また、通常発話において修正のターゲットとする箇所が適切に指定されているか否かを確認するために、テキストバッファ１５Ｂ内の通常発話のテキスト「明日解決します」および非複合表現部分「耐熱」の間で読みの類似度も算出される。ここで、テキストバッファ１５Ｂ内の通常発話のテキスト「明日解決します」に含まれる単語の中には、非複合表現部分「耐熱」のモーラ数「４」と同一のモーラ数を持つ単語は「解決」しか存在しない。このため、テキストバッファ１５Ｂ内の通常発話のテキストが含む単語「採決」および非複合表現部分の単語「耐熱」の間における読みの類似度を算出する場合を説明する。
【０１３８】
まず、テキストの単語の読み「かいけつ」に含まれる発音のうち先頭のモーラ位置の発音「ｋａ」と、非複合表現部分の単語の読み「たいねつ」に含まれる発音のうち先頭のモーラ位置の発音「ｔａ」とが比較される。これら発音「ｋａ」及び発音「ｔａ」の母音は、いずれも「ａ」であるので、母音は同一である。さらに、発音「ｋａ」及び発音「ｔａ」の子音は、いずれも無声破裂音または無声摩擦音のカテゴリに属するので、子音の種類は一致する一方で、子音が同一である訳ではない。このように、上記のケース（３）に該当するので、第２の類似度の初期値「０」から第３の値「１」が減算されることにより第２の類似度が「−１」に更新される。
【０１３９】
続いて、テキストの単語の読みに含まれる発音のうち先頭から２番目のモーラ位置の発音「ｉ」と、非複合表現部分の単語の読みに含まれる発音のうち先頭から２番目のモーラ位置の発音「ｉ」とが比較される。これら発音「ｉ」及び発音「ｉ」の母音は、いずれも「ｉ」であるので、母音は同一である。そして、発音「ｉ」及び発音「ｉ」は、母音単独であり、子音がない。このように子音がない場合、母音が同一であることを条件に子音の種類および子音が同一であるとみなされる。この場合、上記のケース（４）に該当するので、第２の類似度「−１」からの減算は実行されない。
【０１４０】
次に、テキストの単語の読みに含まれる発音のうち先頭から３番目のモーラ位置の発音「ｋｅ」と、非複合表現部分の単語の読みに含まれる発音のうち先頭から３番目のモーラ位置の発音「ｎｅ」とが比較される。これら発音「ｋｅ」及び発音「ｎｅ」の母音は、いずれも「ｅ」であるので、母音は同一である。さらに、発音「ｋｅ」の子音は、無声破裂音または無声摩擦音のカテゴリに属する一方で、発音「ｎｅ」の子音は、鼻音のカテゴリに属する。それ故、子音の種類および子音は一致しないと判定される。この場合、上記のケース（２）に該当するので、第２の類似度「−１」から第２の値「−３」が減算されることにより、第２の類似度が「−４」に更新される。
【０１４１】
最後に、テキストの単語の読みに含まれる発音のうち末尾のモーラ位置の発音「ｔｓｕ」と、非複合表現部分の単語の読みに含まれる発音のうち末尾のモーラ位置の発音「ｔｓｕ」とが比較される。これら発音「ｔｓｕ」及び発音「ｔｓｕ」は、母音および子音が一致する。このため、上記のケース（４）に該当する。この場合、第２の類似度「−４」からの減算は実行されない。
【０１４２】
このように末尾のモーラ位置の発音が比較された後、第２の類似度が閾値Ｔｈ１を超えるか否かが判定される。本例では、第２の類似度「−４」は、閾値「−５」よりも大きい。このため、第２の類似度および第１の類似度の間で比較が行われる。そして、テキストバッファ１５Ｂ内の通常発話のテキストには、選択中の単語「解決」以外に非複合表現部分の単語「耐熱」とモーラ数が同一である単語は存在しないので、第１の類似度は初期値「−∞」のままである。このため、第１の類似度の値が初期値「−∞」から第２の類似度の値「−４」に更新される。最終的にも、テキストバッファ１５Ｂ内の通常発話のテキスト「解決」および非複合表現部分の単語「耐熱」の間における読みの類似度は「−４」と算出される。
【０１４３】
このように、第１の類似度レジスタには、初期値以外の値「−４」が格納される。このため、通常発話「あすさいけつします」が音声認識で正しくは読みが「さいけつ」と認識されるところを読みが「かいけつ」と誤って認識されることにより、通常発話の誤認識単語とその修正発話の非複合表現部分の単語が異なる読みと認識された場合であっても、通常発話における誤認識単語「解決」の検出漏れが発生する事態を抑制できる。
【０１４４】
加えて、判定部２１Ｃは、図４に示す判定部１７Ｃに比べて、テンプレートの文型に対応するフレーズの複合表現部分および非複合表現部分の長さの適性度を評価する判定をさらに実行する。例えば、判定部２１Ｃは、複合表現部分のモーラ数が所定の閾値Ｔｈ３以内であるか否かを判定する。さらに、判定部２１Ｃは、非複合表現部分のモーラ数が所定の閾値Ｔｈ４以内であるか否かを判定する。これら閾値Ｔｈ３および閾値Ｔｈ４の大小関係は、閾値Ｔｈ３＞閾値Ｔｈ４であるものとする。例えば、閾値Ｔｈ３には「１２」を設定する一方で、閾値Ｔｈ４には「６」を設定することができる。そして、判定部２１Ｃは、複合表現部分のモーラ数が閾値Ｔｈ３以内であり、かつ非複合表現部分のモーラ数が閾値Ｔｈ４以内である場合に絞って発話が「修正発話」であると識別する。
【０１４５】
例えば、発話「会議で採決を取るの耐熱」における複合表現部分が「会議で採決を取る」であり、非複合表現部分が「耐熱」である場合、次のような判定が行われる。すなわち、複合表現部分「会議で採決を取る」は、１１モーラであるので、閾値Ｔｈ３以内である。さらに、非複合表現部分「耐熱」は、４モーラであるので、閾値Ｔｈ４以内である。このため、本例では、複合表現部分および非複合表現部分が適性な長さであると判定される。日本語での修正発話における非複合表現部分の長さの閾値Ｔｈ４は、日本語の１単語のモーラ数に基づいて設定するのがよい。特に、日本語には４モーラ以下の単語が多く、４モーラ以下の単語で音声認識誤りが発生しやすいが、上記ではそれよりもやや長い「６」を設定する例を示した。また、日本語の修正発話における複合表現部分の長さの閾値Ｔｈ３では、２単語程度から構成される複合単語のモーラ数に基づいて設定するのがよい。過剰に長い複合表現では修正発話が長くなり、修正の効率が悪くなるため、そのような修正発話がされることは少ない。日本語に４モーラ以下の単語が多いことを考えると、２単語の複合単語では８モーラ以下となることが多いが、「会議で採決を取る」のようなフレーズを指定することも考慮して、上記ではそれよりもやや長い「１２」を設定する例を示した。
【０１４６】
（１）修正制御処理
図１２は、実施例２に係る修正制御処理の手順を示すフローチャートである。この修正制御処理は、図８に示す修正制御処理と同様、図７に示すステップＳ１０５の処理に対応する。なお、図１２には、図８に示すフローチャートに比べて、処理の内容が異なるステップおよび処理が追加されたステップには異なるステップ番号が付与されている。
【０１４７】
図１２に示すように、照合部１７Ｂは、発話の音声認識結果およびテンプレートの間で文型を照合する（ステップＳ２０１）。
【０１４８】
このとき、発話の音声認識結果がテンプレートと一致する文型である場合（ステップＳ２０２Ｙｅｓ）、判定部１７Ｃは、発話の音声認識結果のうちテンプレートの文型に対応するフレーズの非複合表現部分の単語が所定の単語数、例えば「１」と一致するか否かを判定する（ステップＳ２０３）。
【０１４９】
そして、非複合表現部分が所定の単語数と一致する場合（ステップＳ２０３Ｙｅｓ）、類似度算出部２１Ｂは、当該発話におけるフレーズの複合表現部分および非複合表現部分の間で読みの類似度を算出する「第１の類似度算出処理」を実行する（ステップＳ３０１）。
【０１５０】
続いて、判定部２１Ｃは、ステップＳ３０１で実行される「第１の類似度算出処理」で第１の類似度レジスタに初期値以外の値が格納されたか否かに基づいて、テンプレートの文型に対応するフレーズの複合表現部分の単語の中に、非複合表現部分の単語と読みが類似する単語が存在するか否かを判定する（ステップＳ３０２）。
【０１５１】
ここで、複合表現部分の単語の中に非複合表現部分の単語の読みと類似する単語が存在する場合（ステップＳ３０２Ｙｅｓ）、テンプレートの文型に対応する発話のフレーズが、誤認識単語に対応する非複合表現部分と、誤認識単語の読みを包含する複合表現部分とを含む修正発話のフレーズであると判明する。この場合、判定部１７Ｃは、テキストバッファ１５Ｂが空、例えばＮＵＬＬ値でないか否かを判定する（ステップＳ２０５）。
【０１５２】
そして、テキストバッファ１５Ｂが空でない場合（ステップＳ２０５Ｙｅｓ）、類似度算出部２１Ｂは、テキストバッファ１５Ｂ内の通常発話のテキストおよび非複合表現部分の間で読みの類似度を算出する「第２の類似度算出処理」を実行する（ステップＳ３０３）。
【０１５３】
続いて、判定部２１Ｃは、ステップＳ３０３で実行される「第２の類似度算出処理」で第１の類似度レジスタに初期値以外の値が格納されたか否かに基づいて、テキストバッファ１５Ｂ内の通常発話のテキストの中に、非複合表現部分の単語と読みが類似する単語が存在するか否かを判定する（ステップＳ３０４）。
【０１５４】
このとき、テキストバッファ１５Ｂに格納された通常発話のテキストの中に非複合表現部分で指定された誤認識単語の読みと類似する読みが含まれる場合（ステップＳ３０４Ｙｅｓ）、判定部２１Ｃは、複合表現部分のモーラ数が閾値Ｔｈ３以内であり、かつ非複合表現部分のモーラ数が閾値Ｔｈ４以内であるか否かを判定する（ステップＳ３０５）。
【０１５５】
ここで、複合表現部分のモーラ数が閾値Ｔｈ３以内であり、かつ非複合表現部分のモーラ数が閾値Ｔｈ４以内である場合（ステップＳ３０５Ｙｅｓ）、修正発話を通じて、通常発話において修正のターゲットとする箇所が適切に指定されていることを確認できる。この場合、判定部１７Ｃは、発話が「修正発話」であると識別する（ステップＳ２０７）。
【０１５６】
このように発話が「修正発話」であると識別された場合、修正指示部１７Ｅは、複合表現記憶部１７Ｄに記憶された複合表現辞書から、修正発話のフレーズのうち複合表現部分の読みと一致する複合表現の表記を検索する（ステップＳ２０８）。
【０１５７】
その上で、修正指示部１７Ｅは、テキストバッファ１５Ｂに格納されたテキストのうち、修正発話のフレーズの非複合表現部分で指定された誤認識単語の読みに対応する単語の表記を「被置換単語」として設定する（ステップＳ２０９）。
【０１５８】
さらに、修正指示部１７Ｅは、修正発話のフレーズの複合表現部分を用いて検索された複合表現の表記のうち非複合表現部分で指定された誤認識単語の読みと一致する修正単語の表記を「置換単語」として設定し（ステップＳ２１０）、処理を終了する。
【０１５９】
なお、発話の音声認識結果がテンプレートと一致する文型ではない場合、非複合表現部分の単語が所定の単語数と一致しない場合、複合表現部分の単語の中に非複合表現部分の単語の読みと類似する単語が存在しない場合、テキストバッファ１５Ｂが空である場合、テキストバッファ１５Ｂに記憶された通常発話のテキストの中に非複合表現部分で指定された誤認識単語の読みと類似する読みが含まれない場合、または、複合表現部分のモーラ数が閾値Ｔｈ３以内でないか、もしくは非複合表現部分のモーラ数が閾値Ｔｈ４以内でない場合（ステップＳ２０２Ｎｏ、ステップＳ２０３Ｎｏ、ステップＳ３０２Ｎｏ、ステップＳ２０５Ｎｏ、ステップＳ３０４ＮｏまたはステップＳ３０５Ｎｏ）、判定部１７Ｃは、発話が「通常発話」であると識別し（ステップＳ２１１）、処理を終了する。
【０１６０】
（２）第１の類似度算出処理
図１３は、実施例２に係る第１の類似度算出処理の手順を示すフローチャートである。第１の類似度算出処理は、図１２に示すステップＳ３０１の処理に対応する。なお、ここでは、第１の類似度算出処理を抜粋して説明するが、第２の類似度算出処理についても、下記の第１の類似度算出処理の説明において用語「複合表現部分」を用語「テキストバッファ１５Ｂ内のテキスト」と読み替えることにより、第１の類似度算出処理と同様、テキストバッファ１５Ｂに格納されたテキストおよび発話の非複合表現部分の間の読みの類似度を算出できるので、その詳細は省略する。
【０１６１】
図１３に示すように、まず、類似度算出部２１Ｂは、過去最高の類似度を格納する第１の類似度レジスタと、複合表現部分に含まれる単語のうち非複合表現部分の単語との読みの類似度が過去最高である単語を類似単語として格納する類似度単語レジスタとを初期化する（ステップＳ４０１）。例えば、第１の類似度レジスタには、初期値、例えば−∞が設定されると共に、類似単語レジスタには、初期値、例えばＮＵＬＬ値が設定される。
【０１６２】
これらのレジスタの初期化が実行された後、類似度算出部２１Ｂは、複合表現部分に含まれる単語のうち１つを選択する（ステップＳ４０２）。その後、類似度算出部２１Ｂは、選択中の単語のモーラ数と非複合表現部分の単語のモーラ数とが異なるか否かを判定する（ステップＳ４０３）。
【０１６３】
このとき、選択中の単語のモーラ数と非複合表現部分の単語のモーラ数とが異なる場合（ステップＳ４０３Ｙｅｓ）、選択中の単語と非複合表現部分の単語との読みを比べるまでもなく、両者が類似していないとみなすことができる。この場合、ステップＳ４１６に移行する。
【０１６４】
一方、選択中の単語のモーラ数と非複合表現部分の単語のモーラ数とが同一である場合（ステップＳ４０３Ｎｏ）、選択中の単語と非複合表現部分の単語との読みを比べる余地があることが判明する。この場合、類似度算出部２１Ｂは、選択中の単語の類似度を格納する第２の類似度レジスタに初期値、例えば「０」を設定する（ステップＳ４０４）。
【０１６５】
続いて、類似度算出部２１Ｂは、選択中の単語の読みに含まれる仮名文字のうち先頭のモーラ位置から順に１モーラの仮名文字を選択する（ステップＳ４０５）。その上で、類似度算出部２１Ｂは、選択中の単語の読みから選択された１モーラの仮名文字と、非複合表現部分の単語の読みに含まれる仮名文字のうち先頭からのモーラ位置が同一である仮名文字との２つの仮名文字の間で母音が異なるか否かを判定する（ステップＳ４０６）。
【０１６６】
このとき、母音が異なる場合（ステップＳ４０６Ｙｅｓ）、類似度算出部２１Ｂは、第２の類似度レジスタに格納された第２の類似度から第１の値α、例えば「５」を減算し（ステップＳ４０７）、ステップＳ４１２の処理へ移行する。
【０１６７】
一方、母音が同一である場合（ステップＳ４０６Ｎｏ）、類似度算出部２１Ｂは、２つの仮名文字の間で子音の種類が異なるか否かを判定する（ステップＳ４０８）。そして、子音の種類が異なる場合（ステップＳ４０８Ｙｅｓ）、類似度算出部２１Ｂは、第２の類似度レジスタに格納された第２の類似度から第２の値β、例えば「３」を減算し（ステップＳ４０９）、ステップＳ４１２の処理へ移行する。
【０１６８】
また、子音の種類が同一である場合（ステップＳ４０８Ｎｏ）、類似度算出部２１Ｂは、２つの仮名文字の間で子音が異なるか否かをさらに判定する（ステップＳ４１０）。
【０１６９】
ここで、子音が異なる場合（ステップＳ４１０Ｙｅｓ）、類似度算出部２１Ｂは、第２の類似度レジスタに格納された類似度から第３の値γ、例えば「１」を減算し（ステップＳ４１１）、ステップＳ４１２の処理へ移行する。一方、子音も同一である場合（ステップＳ４１０Ｎｏ）、第２の類似度レジスタに格納された第２の類似度からの減算は実行されず、ステップ４１２の処理へ移行する。
【０１７０】
そして、選択中の単語の読みに含まれる末尾のモーラ位置の仮名文字が選択されるまで（ステップＳ４１２Ｎｏ）、上記のステップＳ４０５から上記のステップＳ４１１までの処理が実行される。
【０１７１】
その後、選択中の単語の読みに含まれる末尾のモーラ位置の仮名文字が選択された場合（ステップＳ４１２Ｙｅｓ）、類似度算出部２１Ｂは、第２の類似度レジスタに格納された第２の類似度が閾値Ｔｈ１を超えるか否かを判定する（ステップＳ４１３）。
【０１７２】
このとき、第２の類似度レジスタに格納された第２の類似度が閾値Ｔｈ１を超える場合（ステップＳ４１３Ｙｅｓ）、類似度算出部２１Ｂは、第２の類似度レジスタに格納された類似度が第１の類似度レジスタに格納された第１の類似度を超えるか否かをさらに判定する（ステップＳ４１４）。
【０１７３】
ここで、第２の類似度が第１の類似度を超える場合（ステップＳ４１４Ｙｅｓ）、選択中の単語の類似度が過去に選択済みの単語の類似度よりも高いこと、すなわち選択中の単語の類似度が過去最高の類似度であることが判明する。この場合、類似度算出部２１Ｂは、第２の類似度を第１の類似度レジスタに上書き保存すると共に、選択中の単語に対応する文字列のコードを類似単語レジスタに上書き保存し（ステップＳ４１５）、ステップＳ４１６の処理へ移行する。
【０１７４】
一方、第２の類似度レジスタに格納された第２の類似度が閾値Ｔｈ１を超えない場合、あるいは第２の類似度が第１の類似度を超えない場合（ステップＳ４１３ＮｏまたはステップＳ４１４Ｎｏ）、ステップＳ４１５の処理をスキップし、ステップＳ４１６の処理へ移行する。
【０１７５】
その後、複合表現部分に含まれる全ての単語が選択されるまで（ステップＳ４１６Ｎｏ）、上記のステップＳ４０２から上記のステップＳ４１５までの処理を実行する。そして、複合表現部分に含まれる全ての単語が選択されれば（ステップＳ４１６Ｙｅｓ）、処理を終了する。
【０１７６】
［効果の一側面］
上述してきたように、本実施例に係るタブレット端末２０は、上記の実施例１と同様の構成を含むので、ハンズフリーによる音声認識結果の修正を実現できる。
【０１７７】
また、本実施例に係るタブレット端末２０は、発話におけるフレーズの複合表現部分および非複合表現部分の間の単語の読みの一致性を判定する代わりに単語の読みの類似性を判定する。したがって、本実施例に係るタブレット端末２０によれば、音声認識で単語の読みに誤認識が発生する場合でも、修正発話の識別漏れが発生する事態を抑制できる。
【０１７８】
さらに、本実施例に係るタブレット端末２０は、テキストバッファ１５Ｂに格納されたテキストおよび発話の非複合表現部分の間の単語の読みの一致性を判定する代わりに単語の読みの類似性を判定する。したがって、本実施例に係るタブレット端末２０によれば、音声認識で単語の読みに誤認識が発生する場合でも、通常発話における誤認識単語の検出漏れが発生する事態を抑制できる。
【実施例３】
【０１７９】
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【０１８０】
［発話言語の応用例］
上記の実施例１及び上記の実施例２では、発話が行われる言語の例として、日本語を例示したが、これはあくまで例示であり、他の言語で発話が行われる場合にも修正制御機能を適用することができる。
【０１８１】
例えば、英語で行われる発話に修正制御機能が適用される例を説明する。図１４は、通常発話および修正発話の一例を示す図である。図１４の上段には、英語で行われる通常発話の発音記号およびその音声認識結果として得られたテキスト「Ｉ  ｂｏｕｇｈｔ  ａ  ｆｌｏｗｅｒ」が左右に並べた状態で示されている。この例では、音声認識において、正しくは表記が「ｆｌｏｕｒ（小麦粉）」と認識されるところを誤って同一の発音を有する「ｆｌｏｗｅｒ（花）」と認識された例が示されている。
【０１８２】
この場合、言語が英語であっても、日本語の場合と同様に、非複合表現部分および複合表現部分を含むフレーズの修正発話を識別することができる。すなわち、図１４の中段には、図１４の上段に示す通常発話の誤認識単語「ｆｌｏｗｅｒ」の修正を意図して英語で行われる修正発話の発音記号およびその音声認識結果として得られるテキストが左右に並べた状態で示されている。この修正発話に対する音声認識においても、「ｆｌｏｕｒ」が「ｆｌｏｗｅｒ」と誤認識されているが、複合表現部分「ｃｏｏｋｉｅ  ｆｌｏｕｒ」の中に、非複合表現部分「Ｆｌｏｗｅｒ」の読みと一致する単語「ｆｌｏｕｒ」を含むので、非複合表現部分および複合表現部分を含むテンプレートの文型を満たすことが識別できる。さらに、通常発話のテキストにも非複合表現部分「Ｆｌｏｗｅｒ」の読みと一致する単語「Ｆｌｏｗｅｒ」が含まれるので、通常発話のテキストにおける誤認識単語が「Ｆｌｏｗｅｒ」であることも識別できる。
【０１８３】
このように発話「Ｆｌｏｗｅｒ  ｏｆ  ｃｏｏｋｉｅ  ｆｌｏｕｒ」が修正発話と識別されると、修正発話の複合表現部分「ｃｏｏｋｉｅ  ｆｌｏｕｒ」の読みをインデックスとして図示しない複合表現辞書から複合表現の表記「ｃｏｏｋｉｅ  ｆｌｏｕｒ」を検索できる。なお、図１４に示す例では、修正発話の複合表現部分が「ｃｏｏｋｉｅ  ｆｌｏｕｒ」と正しく認識されているが、「ｆｌｏｕｒ」の表記が「Ｆｌｏｗｅｒ」と誤って認識されていたとしても、複合表現辞書から複合表現の正しい表記「ｃｏｏｋｉｅ  ｆｌｏｕｒ」を検索できることに変わりはない。
【０１８４】
これによって、通常発話のテキスト「Ｉ  ｂｏｕｇｈｔ  ａ  ｆｌｏｗｅｒ」の中で、非複合表現部分で指定される誤認識単語「Ｆｌｏｗｅｒ」の読みに対応する単語「ｆｌｏｗｅｒ」が「被置換単語」に設定される。さらに、複合表現辞書から修正発話の複合表現部分の読みを検索キーにして検索された複合表現の表記「ｃｏｏｋｉｅ  ｆｌｏｕｒ」のうち、非複合表現部分で指定される誤認識単語「Ｆｌｏｗｅｒ」の読みに対応する単語「ｆｌｏｕｒ」が「置換単語」に設定される。この結果、図１４の上段に示す通常発話のテキストは、図１４の下段に示す通常発話「Ｉ  ｂｏｕｇｈｔ  ａ  ｆｌｏｕｒ」へ修正することができる。
【０１８５】
図１４に示す例では、音声認識で発話が同一の発音を持ち表記が異なる単語へ誤って変換される例を例示したが、英語で行われる発話であっても、音声認識で発話が発音の類似する読みに誤って認識される場合に修正制御機能を適用することができる。
【０１８６】
図１５は、通常発話および修正発話の一例を示す図である。図１５の上段には、英語で行われる通常発話の発音記号およびその音声認識結果として得られたテキスト「Ｈｅ  ｉｓ  ｋｅｅｐｉｎｇ  ｇｏｏｄ  ｂａｓｅ」が左右に並べた状態で示されている。この例では、音声認識において、正しくは表記が「ｐａｃｅ（ペース）」と認識されるところを誤って類似の発音に読みが認識された結果、表記も「ｂａｓｅ（基盤）」と認識された例が示されている。
【０１８７】
この場合においても、日本語の場合と同様に、非複合表現部分および複合表現部分を含むフレーズの修正発話を識別することができる。すなわち、図１５の中段には、図１５の上段に示す通常発話の誤認識単語「ｂａｓｅ」の修正を意図して英語で行われる修正発話の発音記号およびその音声認識結果として得られるテキストが左右に並べた状態で示されている。この修正発話に対する音声認識においても、「Ｐａｃｅ」が「Ｂａｓｅ」と誤認識されているが、複合表現部分「ｓｌｏｗ  ｐａｃｅ」の中に、非複合表現部分「Ｂａｓｅ」の読みと類似する単語「ｐａｃｅ」を含むので、非複合表現部分および複合表現部分を含むテンプレートの文型を満たすことが識別できる。さらに、通常発話のテキストにも非複合表現部分「Ｂａｓｅ」の読みと一致する単語「ｂａｓｅ」が含まれるので、通常発話のテキストにおける誤認識単語が「ｂａｓｅ」であることも識別できる。なお、英語では、単語の類似度が算出される場合、モーラの代わりに音節の単位で類似度が算出される。
【０１８８】
このように発話「Ｂａｓｅ  ｏｆ  ｓｌｏｗ  ｐａｃｅ」が修正発話と識別されると、修正発話の複合表現部分「ｓｌｏｗ  ｐａｃｅ」の読みをインデックスとして図示しない複合表現辞書から複合表現の表記「ｓｌｏｗ  ｐａｃｅ」を検索できる。なお、図１５に示す例では、修正発話の複合表現部分が「ｓｌｏｗ  ｐａｃｅ」と正しく認識されているが、「ｐａｃｅ」の発音と類似する読み「ｂａｓｅ」と誤って認識されていたとしても、複合表現辞書から複合表現の正しい読みおよび正しい表記である「ｓｌｏｗ  ｐａｃｅ」を検索できることに変わりはない。
【０１８９】
これによって、通常発話のテキスト「Ｈｅ  ｉｓ  ｋｅｅｐｉｎｇ  ｇｏｏｄ  ｂａｓｅ」の中で、非複合表現部分で指定される誤認識単語「Ｂａｓｅ」の読みに対応する単語「ｂａｓｅ」が「被置換単語」に設定される。さらに、複合表現辞書から修正発話の複合表現部分の読みを検索キーにして検索された複合表現の表記「ｓｌｏｗ  ｐａｃｅ」のうち、非複合表現部分で指定される誤認識単語「Ｂａｓｅ」の読みに類似する単語「ｐａｃｅ」が「置換単語」に設定される。この結果、図１５の上段に示す通常発話のテキストは、図１５の下段に示す通常発話「Ｈｅ  ｉｓ  ｋｅｅｐｉｎｇ  ｇｏｏｄ  ｐａｃｅ」へ修正することができる。
【０１９０】
［話者分離］
上記の実施例１および上記の実施例２では、医療関係者３Ａが使用するタブレット端末１０Ａおよび外国人患者３Ｂが使用するタブレット端末１０Ｂなどのように、話者が個別にタブレット端末１０を使用する例を説明したが、これに限定されない。例えば、音声の到来方向、指向性または周波数分析に基づいて音声データから検出される発話を話者ごとに分離する話者分離の機能をタブレット端末１０に搭載することにより、１つのタブレット端末１０が複数の話者に関する音声認識、機械翻訳および修正制御を実行することもできる。
【０１９１】
［アプリの動作環境］
上記の実施例１および上記の実施例２では、コミュニケーションアプリがタブレット端末１０により実行される場合を例示したが、コミュニケーションアプリが動作可能なハードウェアを搭載するコンピュータであれば、情報処理装置全般であってよい。例えば、スマートフォンや携帯電話機などの他の携帯端末装置が使用されることとしてもよい。また、デスクトップ型またはラックトップ型のパーソナルコンピュータが用いられることとしてもよい。この他、スマートグラスやスマートウォッチなどのウェアラブル端末が使用されることとしてもかまわない。
【０１９２】
［スタンドアローン以外での実装］
上記の実施例１および上記の実施例２では、タブレット端末１０がコミュニケーションアプリをスタンドアローンで実行する場合を例示したが、コミュニケーションアプリが有する機能がクライアントサーバシステムとして提供されることとしてもよいし、クラウドサービスとして提供されることとしてもかまわない。この場合、クライアント端末に対応するタブレット端末１０がネットワークを介して接続されるサーバ装置に発話の音声データを伝送し、当該音声データを入力とするコミュニケーションアプリの実行結果、例えば発話のテキストやそのタイムラインの表示データなどがサーバ装置からクライアント端末へ伝送される。
【０１９３】
［他の適用例］
上記の実施例１および上記の実施例２では、医療現場において多言語のコミュニケーションを支援する例について説明したが、適用場面は医療現場で限定されない。すなわち、医療現場以外の他の場面で適用されてもよく、話者に医療関係者が含まれずともかまわない。さらに、上記の実施例１および上記の実施例２では、多言語のコミュニケーションを支援する例について説明したが、コミュニケーションは必ずしも多言語によるコミュニケーションに限定されない。すなわち、同一の言語によりコミュニケーションが行われる場合、コミュニケーションアプリは、必ずしも機械翻訳の機能を有さずともかまわない。例えば、話者の発言を音声認識し、テキスト変換することで、話者別の発言内容を各話者が使用する端末にリアルタイムで表示する会議支援システムとして実装することもできる。これによって、聴覚障がい者等を含む参加者全員の双方向コミュニケーションを実現することもできる。この他、音声認識された話者別の発言内容からテキスト形式の議事録等のドキュメントを作成することもできる。さらに、上記の実施例１および上記の実施例２では、コミュニケーションを支援する例について説明したが、本発明の適用場面はコミュニケーションの支援に限定されない。すなわち、話者の発話を音声認識しテキストに変換する様々な場面に適用できる。例えば、文書作成システム、電子メールシステムなどのテキスト入力機能において、入力音声を音声認識することによってテキストを入力する機能が備わっているものがある。その機能において、直前に音声認識を用いて入力したテキストに誤りがあった場合に、本発明を適用し、音声認識結果に対する修正を実現することもできる。
【０１９４】
［修正制御プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１６を用いて、上記の実施例１及び上記の実施例２と同様の機能を有する修正制御プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。
【０１９５】
図１６は、実施例１〜実施例３に係る修正制御プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。図１６に示すように、コンピュータ１００は、操作部１１０ａと、スピーカ１１０ｂと、カメラ１１０ｃと、ディスプレイ１２０と、通信部１３０とを有する。さらに、このコンピュータ１００は、ＣＰＵ１５０と、ＲＯＭ１６０と、ＨＤＤ１７０と、ＲＡＭ１８０とを有する。これら１１０〜１８０の各部はバス１４０を介して接続される。
【０１９６】
ＨＤＤ１７０には、図１６に示すように、上記の実施例１で示す修正制御部１７と同様の機能を発揮する修正制御プログラム１７０ａが記憶される。また、ＨＤＤ１７０には、上記の実施例２で示す修正制御部２１と同様の機能を発揮する修正制御プログラム１７０ａが記憶されることとしてもよい。この修正制御プログラム１７０ａは、図４または図９に示す各構成要素と同様、統合又は分離してもかまわない。すなわち、ＨＤＤ１７０には、必ずしも上記の実施例１または上記の実施例２で示した全てのデータが格納されずともよく、処理に用いるデータがＨＤＤ１７０に格納されればよい。
【０１９７】
このような動作環境の下、ＣＰＵ１５０は、ＨＤＤ１７０から修正制御プログラム１７０ａを読み出した上でＲＡＭ１８０へ展開する。この結果、修正制御プログラム１７０ａは、図１６に示すように、修正制御プロセス１８０ａとして機能する。この修正制御プロセス１８０ａは、ＲＡＭ１８０が有する記憶領域のうち修正制御プロセス１８０ａに割り当てられた領域にＨＤＤ１７０から読み出した各種データを展開し、この展開した各種データを用いて各種の処理を実行する。例えば、修正制御プロセス１８０ａが実行する処理の一例として、図７〜図８や図１２〜図１３に示す処理などが含まれる。なお、ＣＰＵ１５０では、必ずしも上記の実施例１または上記の実施例２で示した全ての処理部が動作せずともよく、実行対象とする処理に対応する処理部が仮想的に実現されればよい。
【０１９８】
なお、上記の修正制御プログラム１７０ａは、必ずしも最初からＨＤＤ１７０やＲＯＭ１６０に記憶されておらずともかまわない。例えば、コンピュータ１００に挿入されるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に修正制御プログラム１７０ａを記録させる。そして、コンピュータ１００がこれらの可搬用の物理媒体から修正制御プログラム１７０ａを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに修正制御プログラム１７０ａを記憶させておき、コンピュータ１００がこれらから修正制御プログラム１７０ａを取得して実行するようにしてもよい。
【０１９９】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０２００】
（付記１）第１の発話の音声認識結果を取得し、前記第１の発話の音声認識結果と、複数の単語が複合して表現される複合表現部分および１つの単語で表現される非複合表現部分を含む文型のテンプレートとを照合する照合部と、
前記テンプレートの文型と一致する前記第１の発話の複合表現部分に含まれる単語の中に前記第１の発話の非複合表現部分の読みと一致あるいは類似する単語が存在するという第１の条件、および、前記第１の発話よりも前に取得された第２の発話の音声認識結果の中に前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みと一致あるいは類似する読みが存在するという第２の条件を満たすか否かを判定する判定部と、
前記第１の条件および前記第２の条件を満たす場合、前記第２の発話の音声認識結果のうち前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みに対応する単語の表記を、共起関係を持つ単語の複合表現が登録された辞書から前記第１の発話の複合表現部分の読みを用いて検索される複合表現の表記のうち前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みに対応する単語の表記に修正する修正指示部と、
を有することを特徴とする修正制御装置。
【０２０１】
（付記２）前記第１の発話の複合表現部分および非複合表現部分の間で単語の読みの類似度を算出する算出部をさらに有し、
前記判定部は、前記第１の発話の複合表現部分および非複合表現部分の間の単語の読みの類似度に基づいて、前記第１の発話の複合表現部分に含まれる単語の中に前記第１の発話の非複合表現部分の読みと類似する単語が存在するか否かにより、前記第１の条件を判定することを特徴とする付記１に記載の修正制御装置。
【０２０２】
（付記３）前記第２の発話の音声認識結果および前記第１の発話の非複合表現部分の間で単語の読みの類似度を算出する算出部をさらに有し、
前記判定部は、前記第２の発話の音声認識結果および前記第１の発話の非複合表現部分の間の単語の読みの類似度に基づいて、前記第２の発話の音声認識結果の中に前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みと類似する読みが存在するか否かにより、前記第２の条件を判定することを特徴とする付記１または付記２に記載の修正制御装置。
【０２０３】
（付記４）前記算出部は、母音の一致数、子音の一致数、子音種類の一致数の少なくとも１つに基づいて前記単語の読みの類似度を算出することを特徴とする付記２または付記３に記載の修正制御装置。
【０２０４】
（付記５）前記判定部は、前記第１の発話の複合表現部分のモーラ数が第１の閾値以下であり、かつ前記第１の発話の非複合表現部分のモーラ数が前記第１の閾値よりも小さい第２の閾値以下である場合、前記第１の条件を満たすと判定することを特徴とする付記１〜４のいずれか１つに記載の修正制御装置。
【０２０５】
（付記６）第１の発話の音声認識結果を取得し、
前記第１の発話の音声認識結果と、複数の単語が複合して表現される複合表現部分および１つの単語で表現される非複合表現部分を含む文型のテンプレートとを照合し、
前記テンプレートの文型と一致する前記第１の発話の複合表現部分に含まれる単語の中に前記第１の発話の非複合表現部分の読みと一致あるいは類似する単語が存在するという第１の条件を満たすか否か、並びに、前記第１の発話よりも前に取得された第２の発話の音声認識結果の中に前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みと一致あるいは類似する読みが存在するという第２の条件を満たすか否かを判定し、
前記第１の条件並びに前記第２の条件を満たす場合、前記第２の発話の音声認識結果のうち前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みに対応する単語の表記を、共起関係を持つ単語の複合表現が登録された辞書から前記第１の発話の複合表現部分の読みを用いて検索される複合表現の表記のうち前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みに対応する単語の表記に修正する、
処理をコンピュータが実行する修正制御方法。
【０２０６】
（付記７）前記第１の発話の複合表現部分および非複合表現部分の間で単語の読みの類似度を算出する処理を前記コンピュータがさらに実行し、
前記判定する処理は、前記第１の発話の複合表現部分および非複合表現部分の間の単語の読みの類似度に基づいて、前記第１の発話の複合表現部分に含まれる単語の中に前記第１の発話の非複合表現部分の読みと類似する単語が存在するか否かにより、前記第１の条件を判定することを特徴とする付記６に記載の修正制御方法。
【０２０７】
（付記８）前記第２の発話の音声認識結果および前記第１の発話の非複合表現部分の間で単語の読みの類似度を算出する処理を前記コンピュータがさらに実行し、
前記判定する処理は、前記第２の発話の音声認識結果および前記第１の発話の非複合表現部分の間の単語の読みの類似度に基づいて、前記第２の発話の音声認識結果の中に前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みと類似する読みが存在するか否かにより、前記第２の条件を判定することを特徴とする付記６または付記７に記載の修正制御方法。
【０２０８】
（付記９）前記算出する処理は、母音の一致数、子音の一致数、子音種類の一致数の少なくとも１つに基づいて前記単語の読みの類似度を算出することを特徴とする付記７または付記８に記載の修正制御方法。
【０２０９】
（付記１０）前記判定する処理は、前記第１の発話の複合表現部分のモーラ数が第１の閾値以下であり、かつ前記第１の発話の非複合表現部分のモーラ数が前記第１の閾値よりも小さい第２の閾値以下である場合、前記第１の条件を満たすと判定することを特徴とする付記６〜９のいずれか１つに記載の修正制御方法。
【０２１０】
（付記１１）第１の発話の音声認識結果を取得し、
前記第１の発話の音声認識結果と、複数の単語が複合して表現される複合表現部分および１つの単語で表現される非複合表現部分を含む文型のテンプレートとを照合し、
前記テンプレートの文型と一致する前記第１の発話の複合表現部分に含まれる単語の中に前記第１の発話の非複合表現部分の読みと一致あるいは類似する単語が存在するという第１の条件を満たすか否か、並びに、前記第１の発話よりも前に取得された第２の発話の音声認識結果の中に前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みと一致あるいは類似する読みが存在するという第２の条件を満たすか否かを判定し、
前記第１の条件並びに前記第２の条件を満たす場合、前記第２の発話の音声認識結果のうち前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みに対応する単語の表記を、共起関係を持つ単語の複合表現が登録された辞書から前記第１の発話の複合表現部分の読みを用いて検索される複合表現の表記のうち前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みに対応する単語の表記に修正する、
処理をコンピュータに実行させる修正制御プログラム。
【０２１１】
（付記１２）前記第１の発話の複合表現部分および非複合表現部分の間で単語の読みの類似度を算出する処理を前記コンピュータにさらに実行させ、
前記判定する処理は、前記第１の発話の複合表現部分および非複合表現部分の間の単語の読みの類似度に基づいて、前記第１の発話の複合表現部分に含まれる単語の中に前記第１の発話の非複合表現部分の読みと類似する単語が存在するか否かにより、前記第１の条件を判定することを特徴とする付記１１に記載の修正制御プログラム。
【０２１２】
（付記１３）前記第２の発話の音声認識結果および前記第１の発話の非複合表現部分の間で単語の読みの類似度を算出する処理を前記コンピュータにさらに実行させ、
前記判定する処理は、前記第２の発話の音声認識結果および前記第１の発話の非複合表現部分の間の単語の読みの類似度に基づいて、前記第２の発話の音声認識結果の中に前記第１の発話の非複合表現部分の単語の読みと類似する読みが存在するか否かにより、前記第２の条件を判定することを特徴とする付記１１または付記１２に記載の修正制御プログラム。
【０２１３】
（付記１４）前記算出する処理は、母音の一致数、子音の一致数、子音種類の一致数の少なくとも１つに基づいて前記単語の読みの類似度を算出することを特徴とする付記１２または付記１３に記載の修正制御プログラム。
【０２１４】
（付記１５）前記判定する処理は、前記第１の発話の複合表現部分のモーラ数が第１の閾値以下であり、かつ前記第１の発話の非複合表現部分のモーラ数が前記第１の閾値よりも小さい第２の閾値以下である場合、前記第１の条件を満たすと判定することを特徴とする付記１１〜１４のいずれか１つに記載の修正制御プログラム。
【符号の説明】
【０２１５】
１    音声翻訳システム
３Ａ  医療関係者
３Ｂ  外国人患者
１０，１０Ａ，１０Ｂ    タブレット端末
１１    音声入力部
１２    表示部
１３    音声出力部
１４    通信部
１５    コミュニケーションアプリ実行部
１５Ａ  音声認識部
１５Ｂ  テキストバッファ
１５Ｃ  更新部
１５Ｄ  翻訳部
１５Ｅ  出力制御部
１７    修正制御部
１７Ａ  テンプレート記憶部
１７Ｂ  照合部
１７Ｃ  判定部
１７Ｄ  複合表現記憶部
１７Ｅ  修正指示部
【図１】
2019074645.tif 000003
【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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