(57)【要約】【課題】緊急時であっても適切な音声認識結果を得る。【解決手段】音声認識装置１は、緊急時の発話内容の認識を前提とした言語モデルを含む緊急時モデルを記憶する言語モデル記憶部１６と、入力音声を音声認識した認識結果を出力する音声認識部１４と、緊急事態の発生を通知する緊急速報を受信する緊急速報受信部１０と、緊急速報を受信すると音声認識部１４が利用するモデルを緊急時モデルに切り替える言語モデル切替部１２と、を含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
緊急時の発話内容の認識を前提とした言語モデルを含む緊急時モデルを記憶する言語モデル記憶部と、
入力音声を音声認識した認識結果を出力する音声認識部と、
緊急事態の発生を通知する緊急速報を受信する緊急速報受信部と、
上記緊急速報を受信すると上記音声認識部が利用するモデルを上記緊急時モデルに切り替える言語モデル切替部と、
を含む音声認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の音声認識装置であって、
上記音声認識部は、上記緊急速報の受信前である平常時は上記入力音声を音声認識サーバへ送信し、上記音声認識サーバから受信した上記認識結果を出力するものである
音声認識装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の音声認識装置であって、
上記緊急速報は、大規模な地震の発生を警告するために一斉配信される緊急地震速報であり、
上記緊急時モデルは、過去の地震発生時に公開されたテキスト群を含む学習データを用いて学習したものである
音声認識装置。
【請求項４】
言語モデル記憶部に、緊急時の発話内容の認識を前提とした言語モデルを含む緊急時モデルが記憶されており、
音声認識部が、入力音声を音声認識した認識結果を出力する音声認識ステップと、
緊急速報受信部が、緊急事態の発生を通知する緊急速報を受信する緊急速報受信ステップと、
言語モデル切替部が、上記緊急速報を受信すると上記音声認識ステップが利用するモデルを上記緊急時モデルに切り替える言語モデル切替ステップと、
を含む音声認識方法。
【請求項５】
請求項４に記載の音声認識方法であって、
上記音声認識ステップは、上記緊急速報の受信前である平常時は上記入力音声を音声認識サーバへ送信し、上記音声認識サーバから受信した上記認識結果を出力するものである
音声認識方法。
【請求項６】
請求項４又は５に記載の音声認識方法であって、
上記緊急速報は、大規模な地震の発生を警告するために一斉配信される緊急地震速報であり、
上記緊急時モデルは、過去の地震発生時に公開されたテキスト群を含む学習データを用いて学習したものである
音声認識方法。
【請求項７】
請求項１から３のいずれかに記載の音声認識装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、音声認識技術に関し、特に、音声認識に利用する言語モデルを状況に応じて切り替える技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
携帯端末で音声認識機能を使用する際は、一般にサーバ型で構成される。サーバ型の音声認識では、携帯端末がクライアントであり、携帯通信網内に設置された音声認識サーバへ利用者が発話した音声データを送信し、音声認識サーバは受信した音声データを音声認識し、認識結果をクライアントへ返信する。
【０００３】
サーバ型音声認識の利点は、音声認識サーバに高性能な計算機を利用することで、精密なモデルを駆使した大語彙音声認識が実施可能となる点である。サーバ型音声認識の欠点は、比較的容量の大きな音声データを送信することから、ネットワークが切断された状況や、電波が不安定な状況では使用できない点である。
【０００４】
その対策として、クライアント型の音声認識を併用する方法がある（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載の音声認識システムでは、クライアントである携帯端末上で音声認識を実施し、音声認識スコアが十分高ければ、その認識結果を採用し、音声認識サーバに音声データを送信しない。もしくは、ネットワークの状況を判定し、携帯端末で音声認識をするか、音声認識サーバを利用するかを判断する。
【０００５】
クライアント型音声認識の問題点は、計算リソースの制約上、簡素なモデルに制限される点にある。簡素なモデルでは認識可能な語彙が限定されるため、利用者がどのような語彙を発話するかを事前に予測することが求められる。例えば、携帯端末では検索クエリを入力するために音声認識を使用することが多いであろうと想定されるため、頻繁に検索される単語を事前にモデルに登録しておくこと等が行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−１２６５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところが、地震が発生した時のような緊急時には、上記のような平常時の前提が成り立たなくなる。例えば、大規模な地震発生直後には、使用される単語が大きく変化することが予想される。サーバ型音声認識では、そのような状況で多く利用される単語を予め登録しておけばよいが、クライアント型音声認識では計算リソースの制約上難しい。また、地震発生からしばらくの期間は大規模な通信規制もしくは通信障害が発生することが多いため、サーバ型音声認識を使用することは難しい。
【０００８】
この発明の目的は、大規模な地震発生などの緊急時であっても適切な音声認識結果を得ることができる音声認識技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の課題を解決するために、この発明の音声認識装置は、緊急時の発話内容の認識を前提とした言語モデルを含む緊急時モデルを記憶する言語モデル記憶部と、入力音声を音声認識した認識結果を出力する音声認識部と、緊急事態の発生を通知する緊急速報を受信する緊急速報受信部と、緊急速報を受信すると音声認識部が利用するモデルを緊急時モデルに切り替える言語モデル切替部と、を含む。
【発明の効果】
【００１０】
この発明によれば、大規模な地震発生などの緊急時であっても適切な音声認識結果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、音声認識装置の機能構成を例示する図である。
【図２】図２は、音声認識方法の処理フローを例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、この発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、図面中において同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。
【００１３】
従来の音声認識技術は、音響モデルと言語モデルを用いて、入力された音声の発話内容をテキスト化する。言語モデルは人間の発話内容を予測するモデルである。言語モデルに登録されていない単語は本質的に認識することができない。厳密には、音響モデルと言語モデルに加え、辞書が存在する。辞書は認識対象とする単語のリストのことである。辞書と言語モデルは依存関係が強く、辞書と言語モデルの両方に登録されている単語しか認識することができない。言語モデルを使用せず、音響モデルと辞書だけで音声認識を構成することも可能であるが、ここでは辞書と言語モデルを一体化して表現し、辞書単体での利用時も単に言語モデルと呼ぶ。
【００１４】
事前に利用者が発話する内容を予測することは難しいため、言語モデルは一般に大規模な学習データから作られる。大量の単語を登録して精密なモデルとすることで、広範な話題に対応できるようになる。
【００１５】
しかし、精密なモデルを使用する場合には、音声認識を実時間で処理するために高い計算能力を持った計算機が必要である。計算機の能力が低い場合、登録単語数の少ない簡素なモデルの利用に限定される。この場合、音声認識の利用目的を限定しておき、その目的（タスク）に特化したモデルを用いて音声認識を行うことになる。でなければ、利用者の発話を適切に認識できない。
【００１６】
携帯端末で音声認識を行う際は、計算リソースに限りがあるため、サーバ型音声認識を用いることが主流である。サーバ型音声認識では、クライアントである携帯端末が入力された音声データを音声認識サーバに送信し、音声認識サーバが音声認識した認識結果のテキストをクライアントへ返信する。音声認識サーバには高性能な計算機を利用できるため、精密なモデルを用いても実時間の音声認識が可能である。これにより、広範な発話内容を認識可能な音声認識が実現できる。
【００１７】
しかし、サーバ型の音声認識を利用するには、ネットワークの接続が必要である。利用するネットワークには、サイズの大きい音声データを送る必要があるため、比較的安定した高速な通信経路が必要である。この条件を満たさなければサーバ型の音声認識は利用することができない。一方、クライアント型の音声認識は外部との通信が必要なくクライアント内で処理をするため、ネットワークの速度や安定性の影響を受けずに済む。
【００１８】
ただし、携帯端末では計算機リソースが限定的であるため、簡素なモデルの利用を余儀なくされる。前述のとおり、簡素なモデルを使う場合、使用目的が限定的となる。スマートフォン等の携帯端末での利用を考えれば、電話番号の入力、メールアドレスの入力、検索クエリの入力などが主要な用途になると予想できる。そこで、それらのタスクに特化した言語モデルを作成しておくことなどが考えられる。例えば、数字やアルファベット、高頻度な検索クエリ中の単語などを登録しておけばよい。加えて、助詞などの機能語など、本質的に頻出する単語を登録しておけばよい。
【００１９】
携帯端末での音声認識においては、サーバ型とクライアント型のハイブリッドにすることも可能である。例えば、特許文献１では、まずクライアント型で音声認識を実施し、認識スコアが十分高ければ、その認識結果を採用し、音声認識サーバに音声データを送信しない。認識スコアが低い場合には、音声データを音声認識サーバに送信し、サーバ型で音声認識を実行する。もちろん単にネットワークの状況に応じて、クライアント型とサーバ型を切り替えるといった方法も考えられる。ハイブリッド型の音声認識にすることで、携帯電話の電波状況が良い場合には広範な発話内容を認識でき、比較的電波状況が悪い場合であってもそれなりの認識結果を得ることができる。
【００２０】
ところが、大規模な地震発生直後には、この想定が成り立たない。大規模な地震発生後しばらくは、大規模な通信規制が引かれる場合が多い。そのため、音声のように比較的容量の大きなデータを送信することは困難であり、サーバ型音声認識は機能しない。そのため、クライアント型音声認識を利用せざるを得なくなる。
【００２１】
地震発生後の発話内容は、平常時とは大きく異なる。例えば、テキスト程度の容量の小さなデータであれば、通信規制中とはいえ送信の成功率が比較的高いであろう。そうすると、マイクロブログやソーシャルネットワークサービスといったインターネット上のサービスに災害情報を投稿するとか、メールなどに安否情報を入力し送信するなどの用途が想定される。また、震災時の使用を想定した、平常時には使用しないアプリケーションを音声コマンドにより起動する、といった用途も考えられる。
【００２２】
クライアント型音声認識におけるこのような問題を解決するためには、大規模な地震発生などの緊急時に利用する言語モデルを予め用意しておき、大規模な地震が発生した時には、平常時に使用しているモデルから切り替える必要がある。
【００２３】
この発明は、緊急速報を受信したときにモデルの切替を自動的に行うことで、利用者が設定変更をする必要なく、クライアント型音声認識により災害関連の発話内容を適切に認識できるようにする。
【００２４】
［実施形態］
実施形態の音声認識装置及び方法は、地震発生などの緊急時に利用する言語モデルを音声認識装置内に予め保存しておき、音声認識装置への緊急速報の通知を契機として、音声認識に利用するモデルを平常時に使用するための平常時モデルから緊急時に使用するための緊急時モデルへ切り替える。これにより、音声認識装置の利用者が発話する地震関連の発話内容を適切に認識することができる。
【００２５】
実施形態の音声認識装置１は、図１に示すように、マイクロホンＭ、緊急速報受信部１０、言語モデル切替部１２、音声認識部１４及び言語モデル記憶部１６を例えば含む。
【００２６】
音声認識装置１は、例えば、中央演算処理装置（CPU: Central Processing Unit）、主記憶装置（RAM: Random Access Memory）などを有する公知又は専用のコンピュータに特別なプログラムが読み込まれて構成された特別な装置である。音声認識装置１は、例えば、中央演算処理装置の制御のもとで各処理を実行する。音声認識装置１に入力されたデータや各処理で得られたデータは、例えば、主記憶装置に格納され、主記憶装置に格納されたデータは必要に応じて読み出されて他の処理に利用される。また、音声認識装置１の各処理部の少なくとも一部が集積回路等のハードウェアによって構成されていてもよい。
【００２７】
音声認識装置１は、携帯通信網に接続する機能を備え、携帯電話事業者が配信する緊急速報を受信する機能を備える携帯可能な端末である。具体的には、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、モバイルコンピュータなどである。
【００２８】
音声認識装置１が備える各記憶部は、例えば、RAM（Random Access Memory）などの主記憶装置、ハードディスクや光ディスクもしくはフラッシュメモリ（Flash Memory）のような半導体メモリ素子により構成される補助記憶装置、またはリレーショナルデータベースやキーバリューストアなどのミドルウェアにより構成することができる。音声認識装置１が備える各記憶部は、それぞれ論理的に分割されていればよく、一つの物理的な記憶装置に記憶されていてもよい。
【００２９】
言語モデル記憶部１６には、緊急時の発話内容の認識を想定した単語が登録された言語モデルを含む緊急時モデルと、平常時の発話内容の認識を想定した単語が登録された言語モデルを含む平常時モデルが記憶されている。緊急時モデルの学習データは、例えば、緊急時に発話されることが想定される内容を人為的に作成した模擬テキスト、過去の地震発生時に公開されたテキスト群（すなわち、各種メディアで公開されたニュース記事、ソーシャルネットワークサービスへ投稿された内容など）を収集して作成する。平常時モデルは、緊急時ではないがネットワークが利用できない状況となった際に利用するためのモデルである。
【００３０】
図２を参照して、実施形態の音声認識方法を説明する。
【００３１】
ステップＳ１０において、緊急速報受信部１０は、緊急速報を受信する。受信した緊急速報は、言語モデル切替部１２へ入力される。緊急速報受信部１０は、より具体的には、緊急速報の受信の有無を確認する機能である。緊急速報の受信信号そのものを捉える以外に、緊急速報の通知に併せて通知される電子メールの有無の確認などを通して、緊急速報の受信の痕跡を把握するといった方法で構成してもよい。
【００３２】
緊急速報とは、緊急事態の発生を通知する、携帯電話事業者が提供するネットワークサービスである。緊急速報は、例えば、緊急地震速報や津波警報、災害・避難情報などであり、このような緊急事態が発生した際に被害のおそれがある地域に存在している携帯端末へ一斉配信される。
【００３３】
緊急地震速報とは、大規模な地震の発生を警告するために一斉配信される緊急速報であり、地震発生後大きな揺れが到達する数秒から数十秒前に警報を発する事を企図した地震早期警報システムである。緊急地震速報の情報は気象庁から発信され、携帯電話事業者により加入者の携帯端末に配信される。携帯端末側で緊急地震速報の受信に対応している必要があるが、現在では多くの携帯端末がすでに緊急地震速報の受信に対応している。
【００３４】
ステップＳ１２において、言語モデル切替部１２は、緊急速報受信部１０が受信した緊急速報が入力されると、音声認識部１４が利用する言語モデルを、言語モデル記憶部１６に記憶された緊急時モデルに切り替える。
【００３５】
緊急地震速報を受信したものの、観測された地震が比較的小さい場合には、通信制限や通信障害等が発生しないことが予想される。言語モデル切替部１２は、受信した緊急地震速報の内容を解析し、例えば、震源の位置が遠い、地震の規模が小さい、もしくはネットワークの接続状況などを基準として、緊急時モデルへの切り替えは行わず、サーバ型音声認識を利用し続けるように構成することができる。このとき、クライアント型音声認識のモデルがどのようなものであろうと、全体の動作として問題にはならない。
【００３６】
音声認識部１４が利用する言語モデルを緊急時モデルから元へ戻すタイミングは、任意に選択することができる。例えば、ネットワークとの通信が確保されたことを検知して自動的に戻す方法であってもよい。もしくは、緊急事態が終息したことを利用者自身が判断して、手動で切り替える方法とすることもできる。
【００３７】
ステップＳ１４において、音声認識部１４は、入力された音声（以下、入力音声という）を音声認識した認識結果を出力する。入力音声は、マイクロホンＭを用いて利用者が発話した音声を収音したものである。
【００３８】
音声認識部１４は、緊急速報の受信前である平常時には、サーバ型音声認識を行う。すなわち、大規模な学習データを用いて学習した精密なモデルを保持した音声認識サーバが携帯通信網内に設置されており、音声認識部１４は、入力音声を音声認識サーバへ送信し、音声認識サーバが精密なモデルを用いて音声認識した認識結果を受信して出力する。通信状態に問題があるなど音声認識サーバとの通信が確保できない場合には、音声認識部１４は、言語モデル記憶部１６へ記憶された平常時モデルを用いて入力音声を音声認識し、認識結果を出力する。
【００３９】
音声認識部１４は、緊急速報の受信後である緊急時には、クライアント型音声認識を行う。すなわち、言語モデル記憶部１６へ記憶された緊急時モデルを用いて入力音声を音声認識し、認識結果を出力する。
【００４０】
このように、実施形態の音声認識装置及び方法は、緊急地震速報などの緊急速報を受信した場合には、緊急時に利用するために予め用意された言語モデルを含む緊急時モデルを用いて、クライアント型音声認識により音声認識を行う。緊急時モデルは緊急時に発話されやすい内容に特化した言語モデルであり、音声認識を行う場合に通信が発生しないため、緊急時であっても精度よく音声認識を行うことができる。
【００４１】
この発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、この発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。上記実施形態において説明した各種の処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。
【００４２】
［プログラム、記録媒体］
上記実施形態で説明した各装置における各種の処理機能をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記各装置における各種の処理機能がコンピュータ上で実現される。
【００４３】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。
【００４４】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【００４５】
このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
【００４６】
また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【符号の説明】
【００４７】
１  音声認識装置
１０  緊急速報受信部
１２  言語モデル切替部
１４  音声認識部
１６  言語モデル記憶部
【図１】
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【図２】
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