(57)【要約】【課題】音声認識処理において、選択肢の内容又は話者の声質等の条件が異なっても、認識率の低下を防止する。【解決手段】音声認識装置は、所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる条件の下で収集して得られた複数組の音響モデルを格納する音響モデル格納部と、選択肢データと音響モデル特定情報とを含む選択肢リストを格納する選択肢リスト格納部と、音響モデル特定情報によって特定される１組の音響モデルを選択する音響モデル選択部と、音声信号の周波数成分を抽出して特徴パターンを生成する信号処理部と、音声信号の少なくとも一部から生成された特徴パターンを、選択された１組の音響モデルの内で選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデルと比較して音声認識処理を行い、音声認識結果を出力する一致検出部とを含む。【選択図】図１
2015055653.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる条件の下で収集して得られた複数組の音響モデルを格納する音響モデル格納部と、
選択肢を表す選択肢データと前記複数組の音響モデルの内から１組の音響モデルを特定する音響モデル特定情報とを含む選択肢リストを格納する選択肢リスト格納部と、
前記音響モデル特定情報によって特定される前記１組の音響モデルを選択する音響モデル選択部と、
入力された音声信号の周波数成分を抽出し、前記音声信号の周波数成分の分布状態を表す特徴パターンを生成する信号処理部と、
前記音声信号の少なくとも一部から生成された前記特徴パターンを、選択された前記１組の音響モデルの内で、前記選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデルと比較して音声認識処理を行い、音声認識結果を出力する一致検出部と、
を具備する音声認識装置。
【請求項２】
前記複数組の音響モデルは、前記所定の言語において用いられる不特定の種類の用語に含まれる音素の周波数成分の分布状態を収集して得られた音響モデルの組と、前記所定の言語において用いられる特定の種類の用語に含まれる音素の周波数成分の分布状態を収集して得られた音響モデルの組と、を含むことを特徴とする請求項１記載の音声認識装置。
【請求項３】
所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる種類の声質について収集して得られた複数組の音響モデルを格納する音響モデル格納部と、
選択肢を表す選択肢データを含む選択肢リストを格納する選択肢リスト格納部と、
入力された音声信号の周波数成分を抽出し、前記音声信号の周波数成分の分布状態を表す特徴パターンを生成する信号処理部と、
前記音声信号における声質の種類を判定する声質判定部と、
前記複数組の音響モデルの内から、前記声質判定部によって判定された声質の種類に対応する１組の音響モデルを選択する音響モデル選択部と、
前記音声信号の少なくとも一部から生成された前記特徴パターンを、選択された前記１組の音響モデルの内で、前記選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデルと比較して音声認識処理を行い、音声認識結果を出力する一致検出部と、
を具備する音声認識装置。
【請求項４】
前記選択肢リスト格納部が、特定の前記声質の種類について音声認識処理を許可又は禁止する制御情報をさらに含む選択肢リストを格納し、
前記一致検出部が、前記声質判定部によって判定された前記声質の種類と前記制御情報とに基づいて、前記選択肢リストについて音声認識処理を開始するか否かを判定する、
請求項３記載の音声認識装置。
【請求項５】
所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる条件の下で収集して得られた複数組の音響モデルを格納する音響モデル格納部と、
選択肢を表す選択肢データを含む選択肢リストを格納する選択肢リスト格納部と、
入力された音声信号の周波数成分を抽出し、前記音声信号の周波数成分の分布状態を表す特徴パターンを生成する信号処理部と、
前記音声信号の少なくとも一部から生成された前記特徴パターンを、前記複数組の音響モデルの内で、前記選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデルと比較して音声認識処理を行い、前記複数組の音響モデルに対応する複数の音声認識結果及び複数の認識確度を出力する一致検出部と、
前記複数の認識確度の内で最も高い認識確度が得られた音声認識結果を、最終的な音声認識結果として出力する認識確度判定部と、
を具備する音声認識装置。
【請求項６】
前記複数組の音響モデルは、前記所定の言語において用いられる不特定の種類の用語に含まれる音素の周波数成分の分布状態を収集して得られた音響モデルの組と、前記所定の言語において用いられる特定の種類の用語に含まれる音素の周波数成分の分布状態を収集して得られた音響モデルの組と、を含むことを特徴とする請求項５記載の音声認識装置。
【請求項７】
前記複数組の音響モデルは、前記所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる種類の声質について収集して得られた複数の音響モデルから構成されることを特徴とする請求項５記載の音声認識装置。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか１項記載の音声認識装置を具備する電子機器。
【請求項９】
選択肢を表す選択肢データと音響モデルの組を特定する音響モデル特定情報とを含む選択肢リストを格納する選択肢リスト格納部から、前記選択肢データ及び前記音響モデル特定情報を読み出すステップ（ａ）と、
所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる条件の下で収集して得られた複数組の音響モデルの内から、前記音響モデル特定情報によって特定される１組の音響モデルを選択するステップ（ｂ）と、
入力された音声信号の周波数成分を抽出し、前記音声信号の周波数成分の分布状態を表す特徴パターンを生成するステップ（ｃ）と、
前記音声信号の少なくとも一部から生成された前記特徴パターンを、選択された前記１組の音響モデルの内で、ステップ（ａ）において読み出された前記選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデルと比較して音声認識処理を行い、音声認識結果を出力するステップ（ｄ）と、
を具備する音声認識方法。
【請求項１０】
選択肢を表す選択肢データを含む選択肢リストを格納する選択肢リスト格納部から、前記選択肢データを読み出すステップ（ａ）と、
入力された音声信号の周波数成分を抽出し、前記音声信号の周波数成分の分布状態を表す特徴パターンを生成するステップ（ｂ）と、
前記音声信号における声質の種類を判定するステップ（ｃ）と、
所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる種類の声質について収集して得られた複数組の音響モデルの内から、ステップ（ｃ）において判定された声質の種類に対応する１組の音響モデルを選択するステップ（ｄ）と、
前記音声信号の少なくとも一部から生成された前記特徴パターンを、選択された前記１組の音響モデルの内で、ステップ（ａ）において読み出された前記選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデルと比較して音声認識処理を行い、音声認識結果を出力するステップ（ｅ）と、
を具備する音声認識方法。
【請求項１１】
選択肢を表す選択肢データを含む選択肢リストを格納する選択肢リスト格納部から、前記選択肢データを読み出すステップ（ａ）と、
入力された音声信号の周波数成分を抽出し、前記音声信号の周波数成分の分布状態を表す特徴パターンを生成するステップ（ｂ）と、
前記音声信号の少なくとも一部から生成された前記特徴パターンを、所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる条件の下で収集して得られた複数組の音響モデルの内で、ステップ（ａ）において読み出された前記選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデルと比較して音声認識処理を行い、前記複数組の音響モデルに対応する複数の音声認識結果及び複数の認識確度を出力するステップ（ｃ）と、
前記複数の認識確度の内で最も高い認識確度が得られた音声認識結果を、最終的な音声認識結果として出力するステップ（ｄ）と、
を具備する音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、話者が発する音声を認識し、音声認識結果に対応する応答や処理を行う音声認識装置及び音声認識方法に関する。さらに、本発明は、そのような音声認識装置を搭載した電子機器等に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、音声再生機能及び音声認識機能を有する音声認識装置は、ホストシステムとの間で通信を行うホストインターフェースを備えており、ホストシステムからコマンドや音声再生データを受信することによって音声を発生する。また、音声認識装置は、ホストシステムからコマンドや選択肢リスト又は選択肢リスト指定情報を受信して、選択肢リストに含まれている複数の選択肢の内から発話音声に最も近い選択肢を検出することによって音声認識を行い、音声認識結果をホストシステムに送信する。
【０００３】
また、音声認識装置は、通常、予め収録された音声に基づいてメモリー等の格納部に用意されている音響モデル（「標準パターン」又は「テンプレート」ともいう）を用いて、話者が発する音声を解析して得られる特徴パターンと音響モデルとのパターンマッチングを行うことにより、音声認識処理を行う。
【０００４】
ただし、話者によっては、予め用意されている音響モデルを用いると、音声認識処理における認識率が良くない場合がある。そのような場合には、話者の音声に適応するように音響モデルをトレーニングするスピーカー・アダプテーション機能により、認識率を向上させたり誤認識を改善したりすることができる。
【０００５】
しかしながら、一般的には、選択肢リストに含まれている複数の選択肢の内容に関係なく、不特定話者用の同一の音響モデルを用いて音声認識処理が行われるので、選択肢の内容又は話者の声質等の条件によっては認識率が低下する場合がある。そこで、複数の音響モデルを用いて音声認識処理を行うことが考えらえる。
【０００６】
関連する従来技術として、特許文献１には、認識精度を向上させると共に正しい認識結果を得るまでの操作を簡略化することを目的とする音声認識システムが開示されている。この音声認識システムは、話者が発声した音声を保存する音声保存手段と、第１の認識辞書を用いて、音声保存手段に保存された音声に対して音声認識処理を行う第１の音声認識手段と、第１の認識辞書と異なる第２の認識辞書を用いて、音声保存手段に保存された音声に対して音声認識処理を行う第２の音声認識手段と、第１及び第２の音声認識手段の認識結果に基づいて、音声保存手段に保存された音声に対応する認識候補を決定する認識結果決定手段とを備えている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１２−１６８３４９号公報（段落０００５−０００６、００１１、図１）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、このように、第１及び第２の認識辞書と第１及び第２の音声認識手段とを用いて同じ音声に対して音声認識処理を行う音声認識システムにおいては、第１の認識辞書を用いて得られた認識結果と第２の認識辞書を用いて得られた認識結果とが互いに異なる場合に、正しい認識結果を判断することが難しいという問題がある。
【０００９】
また、特許文献１には、第２の音声認識手段による音声認識処理によって複数の認識候補に絞られたときに、それらの認識候補に対応する第１の認識辞書を作成し、第１の認識辞書を用いた第１の音声認識手段の音声認識処理によってそれらの認識候補の中から入力音声に最も近いものを抽出することも開示されている。しかしながら、第１の認識辞書を用いて入力音声を正しく認識することができたとしても、第２の認識辞書を用いて入力音声を正しく認識することが難しい場合には、正しい認識結果を得られない可能性が高い。
【００１０】
そこで、上記の点に鑑み、本発明の目的の１つは、選択肢リストに含まれている複数の選択肢の内から発話音声に近い選択肢を検出する音声認識処理において、選択肢の内容又は話者の声質等の条件が異なっても、認識率の低下を防止することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
以上の課題を解決するため、本発明の第１の観点に係る音声認識装置は、所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる条件の下で収集して得られた複数組の音響モデルを格納する音響モデル格納部と、選択肢を表す選択肢データと複数組の音響モデルの内から１組の音響モデルを特定する音響モデル特定情報とを含む選択肢リストを格納する選択肢リスト格納部と、音響モデル特定情報によって特定される１組の音響モデルを選択する音響モデル選択部と、入力された音声信号の周波数成分を抽出し、音声信号の周波数成分の分布状態を表す特徴パターンを生成する信号処理部と、音声信号の少なくとも一部から生成された特徴パターンを、選択された１組の音響モデルの内で、選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデルと比較して音声認識処理を行い、音声認識結果を出力する一致検出部とを具備する。
【００１２】
また、本発明の第１の観点に係る音声認識方法は、選択肢を表す選択肢データと音響モデルの組を特定する音響モデル特定情報とを含む選択肢リストを格納する選択肢リスト格納部から、選択肢データ及び音響モデル特定情報を読み出すステップ（ａ）と、所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる条件の下で収集して得られた複数組の音響モデルの内から、音響モデル特定情報によって特定される１組の音響モデルを選択するステップ（ｂ）と、入力された音声信号の周波数成分を抽出し、音声信号の周波数成分の分布状態を表す特徴パターンを生成するステップ（ｃ）と、音声信号の少なくとも一部から生成された特徴パターンを、選択された１組の音響モデルの内で、ステップ（ａ）において読み出された選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデルと比較して音声認識処理を行い、音声認識結果を出力するステップ（ｄ）とを具備する。
【００１３】
本発明の第１の観点によれば、所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる条件の下で収集して得られた複数組の音響モデルが用意され、複数組の音響モデルの内から、選択肢リストに含まれている音響モデル特定情報によって特定される１組の音響モデルが選択される。これにより、選択肢リストに含まれている選択肢データの内容等の条件に応じて設定された音響モデルを用いて音声認識処理が行われるので、音声認識処理における認識率を向上させることができる。
【００１４】
本発明の第１の観点に係る音声認識装置において、複数の音響モデルが、所定の言語において用いられる不特定の種類の用語に含まれる音素の周波数成分の分布状態を収集して得られた音響モデルの組と、所定の言語において用いられる特定の種類の用語に含まれる音素の周波数成分の分布状態を収集して得られた音響モデルの組とを含むようにしても良い。その場合には、用語の種類に応じて設定された音響モデルを用いて音声認識処理を行うことができる。
【００１５】
本発明の第２の観点に係る音声認識装置は、所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる種類の声質について収集して得られた複数組の音響モデルを格納する音響モデル格納部と、選択肢を表す選択肢データを含む選択肢リストを格納する選択肢リスト格納部と、入力された音声信号の周波数成分を抽出し、音声信号の周波数成分の分布状態を表す特徴パターンを生成する信号処理部と、音声信号における声質の種類を判定する声質判定部と、複数組の音響モデルの内から、声質判定部によって判定された声質の種類に対応する１組の音響モデルを選択する音響モデル選択部と、音声信号の少なくとも一部から生成された特徴パターンを、選択された１組の音響モデルの内で、選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデルと比較して音声認識処理を行い、音声認識結果を出力する一致検出部とを具備する。
【００１６】
また、本発明の第２の観点に係る音声認識方法は、選択肢を表す選択肢データを含む選択肢リストを格納する選択肢リスト格納部から、選択肢データを読み出すステップ（ａ）と、入力された音声信号の周波数成分を抽出し、音声信号の周波数成分の分布状態を表す特徴パターンを生成するステップ（ｂ）と、音声信号における声質の種類を判定するステップ（ｃ）と、所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる種類の声質について収集して得られた複数組の音響モデルの内から、ステップ（ｃ）において判定された声質の種類に対応する１組の音響モデルを選択するステップ（ｄ）と、音声信号の少なくとも一部から生成された特徴パターンを、選択された１組の音響モデルの内で、ステップ（ａ）において読み出された選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデルと比較して音声認識処理を行い、音声認識結果を出力するステップ（ｅ）とを具備する。
【００１７】
本発明の第２の観点によれば、所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる種類の声質について収集して得られた複数組の音響モデルが用意され、複数組の音響モデルの内から、入力された音声信号に基づいて判定された声質の種類に対応する１組の音響モデルが選択される。これにより、話者の声質の種類に応じて設定された音響モデルを用いて音声認識処理が行われるので、音声認識処理における認識率を向上させることができる。
【００１８】
本発明の第２の観点に係る音声認識装置において、選択肢リスト格納部が、特定の声質の種類について音声認識処理を許可又は禁止する制御情報をさらに含む選択肢リストを格納し、一致検出部が、声質判定部によって判定された声質の種類と制御情報とに基づいて、選択肢リストについて音声認識処理を開始するか否かを判定しても良い。その場合には、音声認識による電子機器の操作等におけるセキュリティレベルを制御することができる。例えば、子供がエアコンの温度設定を行うことを禁止することにより、エアコンの危険な操作を防止することが可能である。
【００１９】
本発明の第３の観点に係る音声認識装置は、所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる条件の下で収集して得られた複数組の音響モデルを格納する音響モデル格納部と、選択肢を表す選択肢データを含む選択肢リストを格納する選択肢リスト格納部と、入力された音声信号の周波数成分を抽出し、音声信号の周波数成分の分布状態を表す特徴パターンを生成する信号処理部と、音声信号の少なくとも一部から生成された特徴パターンを、複数組の音響モデルの内で、選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデルと比較して音声認識処理を行い、複数組の音響モデルに対応する複数の音声認識結果及び複数の認識確度を出力する一致検出部と、複数の認識確度の内で最も高い認識確度が得られた音声認識結果を、最終的な音声認識結果として出力する認識確度判定部とを具備する。
【００２０】
また、本発明の第３の観点に係る音声認識方法は、選択肢を表す選択肢データを含む選択肢リストを格納する選択肢リスト格納部から、選択肢データを読み出すステップ（ａ）と、入力された音声信号の周波数成分を抽出し、音声信号の周波数成分の分布状態を表す特徴パターンを生成するステップ（ｂ）と、音声信号の少なくとも一部から生成された特徴パターンを、所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる条件の下で収集して得られた複数組の音響モデルの内で、ステップ（ａ）において読み出された選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデルと比較して音声認識処理を行い、複数組の音響モデルに対応する複数の音声認識結果及び複数の認識確度を出力するステップ（ｃ）と、複数の認識確度の内で最も高い認識確度が得られた音声認識結果を、最終的な音声認識結果として出力するステップ（ｄ）とを具備する。
【００２１】
本発明の第３の観点によれば、所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる条件の下で収集して得られた複数組の音響モデルが用意され、複数組の音響モデルを用いて同時に音声認識処理を行うことにより、複数組の音響モデルに対応する複数の音声認識結果及び複数の認識確度が得られる。さらに、複数の認識確度の内で最も高い認識確度が得られた音声認識結果が、最終的な音声認識結果として出力される。これにより、複数の異なる条件に応じて設定された複数組の音響モデルを用いて同時に行われた音声認識処理において最も高い認識確度が得られた音声認識結果が得られるので、音声認識処理における認識率を向上させることができる。
【００２２】
本発明の第３の観点に係る音声認識装置において、複数組の音響モデルが、所定の言語において用いられる不特定の種類の用語に含まれる音素の周波数成分の分布状態を収集して得られた音響モデルの組と、所定の言語において用いられる特定の種類の用語に含まれる音素の周波数成分の分布状態を収集して得られた音響モデルの組とを含むようにしても良い。その場合には、用語の種類に応じて設定された音響モデルを用いて音声認識処理を行うことができる。
【００２３】
あるいは、複数組の音響モデルが、所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる種類の声質について収集して得られた複数の音響モデルから構成されるようにしても良い。その場合には、声質の種類に応じて設定された音響モデルを用いて音声認識処理を行うことができる。
【００２４】
本発明の１つの観点に係る電子機器は、上記いずれかの音声認識装置を具備する。これにより、家電製品、住宅設備、車載装置（ナビゲーション装置等）、自動販売機、又は、携帯端末等の電子機器において、音声認識による操作を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る音声認識装置を搭載した電子機器の図。
【図２】第１の実施形態の変形例に係る音声認識装置を搭載した電子機器の図。
【図３】図１又は図２に示す音声認識装置によって実施される音声認識方法を示す図。
【図４】図１に示す選択肢リスト格納部に格納されている選択肢リストの例を示す図。
【図５】本発明の第２の実施形態に係る音声認識装置を搭載した電子機器の図。
【図６】第２の実施形態の変形例に係る音声認識装置の構成の一部を示す図。
【図７】図５又は図６に示す音声認識装置によって実施される音声認識方法を示す図。
【図８】本発明の第３の実施形態に係る音声認識装置を搭載した電子機器の図。
【図９】図８に示す音声認識装置によって実施される音声認識方法を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら詳しく説明する。なお、同一の構成要素には同一の参照符号を付して、重複する説明を省略する。
＜第１の実施形態に係る音声認識装置＞
図１は、本発明の第１の実施形態に係る音声認識装置を搭載した電子機器の構成の一部を示すブロック図である。この電子機器は、例えば、家電製品、住宅設備、車載装置（ナビゲーション装置等）、自動販売機、又は、携帯端末等であり、図１においては、音声認識機能及び音声再生機能に関する部分のみが示されている。
【００２７】
図１に示すように、この電子機器は、音声認識装置１００と、ホストシステムの制御部２００とを含んでいる。音声認識装置１００は、制御部２００から受信したコマンド等に従って、ユーザーに質問又はメッセージを発すると共に、ユーザーの音声を認識して音声認識結果を制御部２００に送信する。
【００２８】
音声認識装置１００は、コマンド解析部１０と、音声入力部２０と、Ａ／Ｄ変換器３０と、音声認識処理部４０と、メモリー５０と、音声再生部６０と、Ｄ／Ａ変換器７０と、音声出力部８０とを含んでいる。なお、コマンド解析部１０〜音声出力部８０の一部を、半導体集積回路装置に内蔵しても良い。
【００２９】
制御部２００は、ホストＣＰＵ（中央演算装置）９１と、格納部９２とを含んでいる。ホストＣＰＵ９１は、格納部９２の記録媒体に記録されているソフトウェア（音声認識制御プログラム）に基づいて動作する。記録媒体としては、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＭＯ、ＭＴ、ＣＤ−ＲＯＭ、又は、ＤＶＤ−ＲＯＭ等を用いることができる。
【００３０】
ホストＣＰＵ９１は、音声認識制御プログラムにおいて予め設定されたシナリオに沿って、音声再生開始コマンド及び音声再生データを音声認識装置１００に送信することにより、音声認識装置１００に音声再生動作を行わせる。また、ホストＣＰＵ９１は、音声認識開始コマンド及び選択肢リスト指定情報を音声認識装置１００に送信することにより、音声認識装置１００に音声認識動作を行わせる。
【００３１】
音声認識装置１００において、コマンド解析部１０は、ホストＣＰＵ９１から送信されるコマンドを解析し、コマンドに従って、音声再生動作及び音声認識動作を独立に又は一体として制御することができる。例えば、音声認識制御プログラムにおいて予め設定されたシナリオに沿って音声再生動作及び音声認識動作を行うことにより、音声認識の候補となる選択肢（単語又は文章）の数を制限して、音声認識処理における認識率の向上を図ることが可能である。
【００３２】
音声入力部２０は、音声を電気信号（音声信号）に変換するマイクロフォンと、マイクロフォンから出力される音声信号を増幅する増幅器と、増幅された音声信号の帯域を制限するローパスフィルタとを含んでいる。Ａ／Ｄ変換器３０は、音声入力部２０から出力されるアナログの音声信号をサンプリングすることにより、ディジタルの音声信号（音声データ）に変換する。例えば、音声データにおける音声周波数帯域は１２ｋＨｚであり、ビット数は１６ビットである。
【００３３】
音声認識処理部４０は、ＣＰＵとソフトウェア、ディジタル回路、又は、アナログ回路によって構成され、信号処理部４１と、音響モデル選択部４２と、一致検出部４３とを含んでいる。また、メモリー５０は、例えば、ＲＯＭ（リードオンリーメモリー）又はフラッシュメモリー等によって構成され、音響モデル格納部５１と、選択肢リスト格納部５２とを含んでいる。
【００３４】
信号処理部４１は、入力された音声信号にフーリエ変換を施すことにより音声信号の周波数成分を抽出し、周波数成分の分布状態を表す特徴パターンを生成する。生成された特徴パターンは、一致検出部４３に出力される。また、信号処理部４１は、入力された音声信号のレベルが所定の値を超えたときに、音声検出信号を活性化して一致検出部４３及びホストＣＰＵ９１に出力する。これにより、ユーザーからの要求又は回答の有無を判定することができる。
【００３５】
ここで、音声信号から特徴パターンを求める手法の一例について説明する。信号処理部４１は、入力された音声信号にフィルタ処理を施して高域成分を強調する。次に、信号処理部４１は、音声信号によって表される音声波形にハミング窓をかけることにより、時系列の音声信号を所定の時間毎に区切って複数のフレームを作成する。さらに、信号処理部４１は、フレーム毎に音声信号をフーリエ変換することにより、複数の周波数成分を抽出する。各々の周波数成分は複素数であるので、信号処理部４１は、各々の周波数成分の絶対値を求める。
【００３６】
信号処理部４１は、それらの周波数成分の絶対値に、メル尺度（音高の知覚的尺度）に基づいて定められた周波数領域の窓をかけて積分することにより、窓の数に対応する数の数値を求める。さらに、信号処理部４１は、それらの数値の対数をとって、対数値を離散コサイン変換する。これにより、周波数領域の窓が２０個であれば、２０個の数値が得られる。
【００３７】
このようにして得られた数値の内で低次のもの（例えば、１２個）が、ＭＦＣＣ（メル周波数ケプストラム係数）と呼ばれる。信号処理部４１は、フレーム毎にＭＦＣＣを算出し、ＨＭＭ（隠れマルコフモデル）に従って複数のＭＦＣＣを連結することにより、連結されたＭＦＣＣを求める。この連結されたＭＦＣＣが、特徴パターンに相当し、多次元空間（例えば、１２次元空間）において点として表される。
【００３８】
ここで、「音素」とは、ある言語において同じとみなされる音の要素を意味する。以下においては、言語として日本語が用いられる場合について説明する。日本語の音素としては、「ａ」、「ｉ」、「ｕ」、「ｅ」、「ｏ」の母音と、「ｋ」、「ｓ」、「ｔ」、「ｎ」等の子音と、「ｊ」、「ｗ」の半母音と、「Ｎ」、「Ｑ」、「Ｈ」の特殊モーラとが該当する。
【００３９】
音響モデル格納部５１は、複数組の音響モデルを格納する部分である。ここでいう音響モデルとは、所定の言語において用いられる音素の周波数成分の分布状態を表したもの、即ち、音素の特徴パターンに相当する。異なる音素であれば周波数成分も異なり、異なる音響モデルとなる。ある条件の下で複数の音素について音響モデルを収集することにより、１組の音響モデルが得られる。従って、複数の異なる条件の下で音響モデルを収集することにより、複数組の音響モデルを構成することができる。例えば、用語の種類を条件として複数組の音響モデルが構成された場合に、音響モデル格納部５１は、複数の異なる種類の用語に応じて、汎用の１組の音響モデル０と、特定用語用の少なくとも１組の音響モデル（図１においては、複数組の音響モデル１、２、・・・を示す）とを格納している。
【００４０】
汎用の１組の音響モデル０は、所定の言語において用いられる不特定の種類の用語に含まれている複数の音素の周波数成分の分布状態を収集して得られた複数の音響モデルを含んでいる。また、特定用語用の各組の音響モデル１、２、・・・は、所定の言語において用いられる特定の種類の用語に含まれている複数の音素の周波数成分の分布状態を収集して得られた複数の音響モデルを含んでいる。これにより、用語の種類に応じて設定された音響モデルを用いて音声認識処理を行うことができる。
【００４１】
例えば、数字認識用の１組の音響モデル１は、温度設定や時刻設定等において用いられる数字を含む用語を認識するために特化してトレーニングされた複数の音響モデルを含んでいる。また、外来語用の１組の音響モデル２は、日本語におけるカタカナの用語や和製英語等の外来語を含む用語を認識するために特化してトレーニングされた複数の音響モデルを含んでいる。
【００４２】
ここで、各組の音響モデルは、所定の言語において用いられる複数の音素について、多数（例えば、２００人程度）の話者が発した音声を用いて予め作成される。音響モデルの作成においては、各々の音素を表す音声信号からＭＦＣＣが求められる。ただし、多数の話者が発した音声を用いて作成されたＭＦＣＣにおいては、それぞれの数値がばらつきを有している。
【００４３】
従って、各々の音素についての音響モデルは、ＭＦＣＣを表す多次元空間において、ばらつきを含む広がりを有している。信号処理部４１に入力された音声信号から生成された特徴パターンが音響モデルの広がりの範囲内に入っていれば、特徴パターンが音響モデルに一致していると判定される。
【００４４】
選択肢リスト格納部５２は、複数の選択肢をそれぞれ表す複数の選択肢データと、音響モデルの組を特定する音響モデル特定情報とを含む選択肢リストを格納している。図１においては、選択肢リスト格納部５２が、複数の選択肢リストＡ、Ｂ、Ｃ、・・・を格納している。
【００４５】
例えば、不特定の種類の用語を選択肢として含む選択肢リストには、汎用の１組の音響モデル０を特定する音響モデル特定情報が付加されている。また、特定の種類の用語を選択肢として含む選択肢リストには、特定用語用の複数組の音響モデル１、２、・・・の内のいずれか１組を特定する音響モデル特定情報が付加されている。
【００４６】
コマンド解析部１０は、音声認識開始コマンド及び選択肢リスト指定情報をホストＣＰＵ９１から受信すると、選択肢リスト指定情報に従って、選択肢リスト格納部５２に格納されている複数の選択肢リストＡ、Ｂ、Ｃ、・・・の内から１つの選択肢リストを指定する。
【００４７】
音響モデル選択部４２は、コマンド解析部１０によって指定された選択肢リストに含まれている音響モデル特定情報を選択肢リスト格納部５２から読み出し、音響モデル格納部５１に格納されている複数組の音響モデルの内から、音響モデル特定情報によって特定される１組の音響モデルを選択する。
【００４８】
一致検出部４３は、コマンド解析部１０によって指定された選択肢リストに含まれている複数の選択肢データを選択肢リスト格納部５２から順次読み出すと共に、音響モデル選択部４２によって選択された１組の音響モデルの内で、選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデル（例えば、１音節分の音響モデル）を音響モデル格納部５１から読み出す。
【００４９】
これにより、一致検出部４３は、音声検出信号が活性化されているときに、信号処理部４１に入力された音声信号の少なくとも一部から生成された特徴パターンを、音響モデル選択部４２によって選択された１組の音響モデルの内で、コマンド解析部１０によって指定された選択肢リストに含まれている各々の選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデルと比較して音声認識処理（パターンマッチング）を行い、音声認識結果を出力する。
【００５０】
ここで、一致検出部４３は、音響モデル選択部４２によって選択された１組の音響モデルの内で、選択肢リストに含まれている複数の選択肢データに対応する複数の音響モデルを読み出してから、特徴パターンとそれらの音響モデルとの比較を行っても良い。あるいは、一致検出部４３は、音響モデル選択部４２によって選択された１組の音響モデルの内で、選択肢リストに含まれている１つの選択肢データに対応する１つの音響モデルを読み出して特徴パターンとその音響モデルとの比較を行い、複数の選択肢データについてその動作を繰り返しても良い。
【００５１】
また、一致検出部４３は、特徴パターンと音響モデルとの一致が検出された場合に、その音響モデルに対応する選択肢が、入力された音声信号に一致すると判定しても良い。なお、特徴パターンと音響モデルとの一致が検出されなかった場合には、一致検出部４３は、音声認識不能を表す音声認識結果を出力しても良い。あるいは、一致検出部４３は、ＭＦＣＣを表す多次元空間における特徴パターンの位置と音響モデルの広がりの中心との間の距離を求め、特徴パターンの位置に最も近い音響モデルに対応する選択肢が、入力された音声信号に一致すると判定しても良い。
【００５２】
例えば、一致検出部４３は、入力された音声信号の先頭の音節から生成された特徴パターンを、選択肢リストに含まれている各々の選択肢データによって表される選択肢の先頭の音節に対応する音響モデルと比較する。選択肢リストにおいて、一致が検出された音節を先頭に有する選択肢が１つだけ存在する場合には、一致検出部４３は、その選択肢が、入力された音声信号に一致すると判定しても良い。一方、選択肢リストにおいて、一致が検出された音節を先頭に有する複数の選択肢が存在する場合には、一致検出部４３は、選択肢が１つに絞られるまで、一致を検出すべき音節の範囲を拡大しても良い。
【００５３】
ここで、「音節」とは、１個の母音を主音とし、その母音単独で、あるいは、その母音の前後に１つ又は複数の子音を伴って構成される音のまとまりを意味する。また、半母音や特殊モーラも、音節を構成することができる。即ち、１つの音節は、１つ又は複数の音素によって構成される。日本語の音節としては、「あ」、「い」、「う」、「え」、「お」、「か」、「き」、「く」、「け」、「こ」等が該当する。
【００５４】
例えば、音節「あ」に対応する音響モデルとは、音節「あ」を構成する音素「ａ」を表す音響モデルのことである。また、音節「か」に対応する音響モデルとは、音節「か」を構成する第１番目の音素「ｋ」を表す音響モデルと、音節「か」を構成する第２番目の音素「ａ」を表す音響モデルとの組み合わせのことである。
【００５５】
入力された音声信号の１つの音節が１つの音素で構成されている場合には、その音素の一致が検出されれば、音節の一致が検出されたことになる。一方、入力された音声信号の１つの音節が複数の音素で構成されている場合には、それらの音素の一致が検出されれば、音節の一致が検出されたことになる。
【００５６】
１つの選択肢と入力された音声信号との間で上述したような一致が検出されると、一致検出部４３は、選択肢リストに含まれている複数の選択肢の内で一致が検出された選択肢を特定する情報（例えば、その選択肢の番号又はその選択肢を表す選択肢データ）を含む音声認識結果を出力する。これにより、ホストＣＰＵ９１は、音声認識処理部４０に入力された音声信号の少なくとも一部に対応する選択肢を認識することができる。
【００５７】
ホストＣＰＵ９１は、音声認識結果に基づいて、音声認識制御プログラムにおいて予め設定されたシナリオに沿って、質問又はメッセージを表す音声再生データを音声再生開始コマンドと共にコマンド解析部１０に送信する。また、ホストＣＰＵ９１は、新たな選択肢リスト指定情報を音声認識開始コマンドと共にコマンド解析部１０に送信する。
【００５８】
コマンド解析部１０は、音声再生開始コマンドに従って、音声再生データを音声再生部６０に供給する。音声再生データは、所定の圧縮フォーマットに従う音声データであっても良いし、テキストデータであっても良い。音声再生部６０は、コマンド解析部１０から供給された音声再生データに基づいて、出力すべき音声を表す出力音声信号を生成する。
【００５９】
音声再生データがテキストデータである場合には、音声再生部６０が、各種の音素について音声波形を表す音声データが含まれている音声合成データベースを用いて、テキストデータによって表される単語又は文章に含まれている複数の音素について音声データを繋ぎ合わせることにより、出力音声信号を合成する。
【００６０】
Ｄ／Ａ変換器７０は、音声再生部６０から供給されるディジタルの出力音声信号を、アナログの出力音声信号に変換する。音声出力部８０は、Ｄ／Ａ変換器７０から供給されるアナログの出力音声信号を電力増幅する電力増幅器と、電力増幅された出力音声信号に応じて音声を発するスピーカーとを含んでいる。
【００６１】
スピーカーは、ホストＣＰＵ９１から送信された音声再生データによって表される質問又はメッセージを、音声として出力する。これにより、音声再生データに基づいて発せられる質問又はメッセージに対するユーザーの回答が幾つかの選択肢の内の１つに予測される状況を作り出し、それらの選択肢を表す選択肢データを含む選択肢リストを適用することができる。
【００６２】
＜第１の実施形態の変形例＞
図２は、本発明の第１の実施形態の変形例に係る音声認識装置を搭載した電子機器の構成の一部を示すブロック図である。第１の実施形態の変形例においては、制御部２００の格納部９２が複数の選択肢リストＡ、Ｂ、Ｃ、・・・を格納し、それらの内から順次選択された選択肢リストが音声認識装置１００に送信される。これに伴い、音声認識装置１００において、図１に示すメモリー５０の替わりに、メモリー５０ａ及び５０ｂが用いられる。その他の点に関しては、第１の実施形態と同様である。
【００６３】
制御部２００のホストＣＰＵ９１は、音声認識制御プログラムにおいて予め設定されたシナリオに沿って、音声再生開始コマンド及び音声再生データを音声認識装置１００に送信することにより、音声認識装置１００に音声再生動作を行わせる。また、ホストＣＰＵ９１は、格納部９２に格納されている複数の選択肢リストＡ、Ｂ、Ｃ、・・・の内から１つの選択肢リストを選択して、音声認識開始コマンド及び選択された選択肢リストを音声認識装置１００に送信することにより、音声認識装置１００に音声認識動作を行わせる。
【００６４】
音声認識装置１００において、メモリー５０ａは、例えば、ＲＯＭ（リードオンリーメモリー）又はフラッシュメモリー等によって構成され、音響モデル格納部５１を含んでいる。また、メモリー５０ｂは、例えば、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリー）等によって構成され、選択肢リスト格納部５２を含んでいる。
【００６５】
コマンド解析部１０は、音声認識開始コマンド及び選択肢リストをホストＣＰＵ９１から受信すると、音声認識開始コマンドに従って、受信した選択肢リストを選択肢リスト格納部５２に格納する。図２においては、選択肢リスト格納部５２が選択肢リストＡを格納している状態が示されている。
【００６６】
音響モデル選択部４２は、選択肢リスト格納部５２に格納されている選択肢リストに含まれている音響モデル特定情報を読み出し、音響モデル格納部５１に格納されている複数組の音響モデルの内から、音響モデル特定情報によって特定される１組の音響モデルを選択する。
【００６７】
一致検出部４３は、選択肢リスト格納部５２に格納されている選択肢リストに含まれている複数の選択肢データを順次読み出すと共に、音響モデル選択部４２によって選択された１組の音響モデルの内で、選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデル（例えば、１音節分の音響モデル）を音響モデル格納部５１から読み出す。
【００６８】
これにより、一致検出部４３は、音声検出信号が活性化されているときに、信号処理部４１に入力された音声信号の少なくとも一部から生成された特徴パターンを、音響モデル選択部４２によって選択された１組の音響モデルの内で、選択肢リスト格納部５２に格納されている選択肢リストに含まれている各々の選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデルと比較して音声認識処理（パターンマッチング）を行い、音声認識結果を出力する。
【００６９】
例えば、一致検出部４３は、入力された音声信号の先頭の音節から生成された特徴パターンを、選択肢リストに含まれている各々の選択肢データによって表される選択肢の先頭の音節に対応する音響モデルと比較する。選択肢リストにおいて、一致が検出された音節を先頭に有する選択肢が１つだけ存在する場合には、一致検出部４３は、その選択肢が、入力された音声信号に一致すると判定しても良い。一方、選択肢リストにおいて、一致が検出された音節を先頭に有する複数の選択肢が存在する場合には、一致検出部４３は、選択肢が１つに絞られるまで、一致を検出すべき音節の範囲を拡大しても良い。
【００７０】
＜第１の実施形態に係る音声認識方法＞
次に、本発明の第１の実施形態に係る音声認識方法について、図１〜図３を参照しながら説明する。図３は、図１又は図２に示す音声認識装置によって実施される音声認識方法を示すフローチャートである。
【００７１】
図３のステップＳ１１において、複数の選択肢をそれぞれ表す複数の選択肢データと、音響モデルの組を特定する音響モデル特定情報とを含む選択肢リストを格納する選択肢リスト格納部５２から、一致検出部４３が、複数の選択肢データを読み出すと共に、音響モデル選択部４２が、音響モデル特定情報を読み出す。
【００７２】
ステップＳ１２において、音響モデル選択部４２が、所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる条件の下で収集して得られた複数組の音響モデルの内から、音響モデル特定情報によって特定される１組の音響モデルを選択する。一方、ステップＳ１３において、信号処理部４１が、入力された音声信号の周波数成分を抽出し、その周波数成分の分布状態を表す特徴パターンを生成する。
【００７３】
ステップＳ１４において、一致検出部４３が、信号処理部４１に入力された音声信号の少なくとも一部から生成された特徴パターンを、音響モデル選択部４２によって選択された１組の音響モデルの内で、ステップＳ１１において読み出された各々の選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデルと比較して音声認識処理を行い、音声認識結果を出力する。これにより、１回の音声認識動作が終了する。
【００７４】
＜第１の実施形態の具体例＞
次に、本発明の第１の実施形態に係る音声認識装置が行う音声認識動作の具体例について、図１及び図４を参照しながら説明する。以下においては、図１に示す電子機器がエアコンであり、音声認識装置がエアコンの操作に適用される場合について説明する。
【００７５】
図４は、図１に示す選択肢リスト格納部に格納されている選択肢リストの例を示す図である。図４（Ａ）は、選択肢リストＡの内容を示しており、図４（Ｂ）は、選択肢リストＢの内容を示している。選択肢を表す選択肢データは、選択肢に含まれている音素を特定できるローマ字表記又はカナ表記を表すデータを含んでいる。
【００７６】
例えば、制御部２００のホストＣＰＵ９１は、エアコンの電源投入時に、「冷房にしますか、あるいは暖房にしますか？」という質問を表す音声再生データを音声再生開始コマンドと共にコマンド解析部１０に送信する。また、ホストＣＰＵ９１は、選択肢リストＡを指定する選択肢リスト指定情報を音声認識開始コマンドと共にコマンド解析部１０に送信する。
【００７７】
音声認識装置１００のコマンド解析部１０は、選択肢リスト指定情報に従って、選択肢リスト格納部５２に格納されている複数の選択肢リストの内から選択肢リストＡを指定する。選択肢リストＡは、選択肢番号に対応してエアコンの動作設定に関する複数の選択肢を表す選択肢データと、音響モデル特定情報として音響モデル番号とを含んでいる。
【００７８】
音響モデル選択部４２は、音響モデル格納部５１に格納されている複数組の音響モデルの内から、選択肢リストＡに含まれている音響モデル番号「０」によって特定される汎用の１組の音響モデル０を選択する。
【００７９】
一致検出部４３は、選択肢リストＡの選択肢１「冷房」及び選択肢２「暖房」の先頭の音節「れ」及び「だ」に含まれている音素「ｒ・ｅ」及び「ｄ・ａ」のそれぞれに対応する音響モデルを、音響モデル格納部５１に格納されている汎用の１組の音響モデル０の内から読み出す。
【００８０】
一方、コマンド解析部１０は、音声再生開始コマンドに従って、音声再生データを音声再生部６０に供給する。音声再生部６０は、音声再生データに基づいて出力音声信号を生成してＤ／Ａ変換器７０に供給する。また、Ｄ／Ａ変換器７０は、ディジタルの出力音声信号をアナログの出力音声信号に変換して、アナログの出力音声信号を音声出力部８０に供給する。これにより、音声出力部８０から、「冷房にしますか、あるいは暖房にしますか？」という質問が発せられる。
【００８１】
音声出力部８０から発せられた質問に対して、ユーザーが、「冷房にします。」と言うと、信号処理部４１は、音素「ｒ・ｅ・ｉ・ｂ・ｏ・ｕ・・・」のそれぞれについて、周波数成分の分布状態を表す特徴パターンを生成する。
【００８２】
一致検出部４３は、信号処理部４１によって生成された先頭の音節の第１番目の音素「ｒ」の特徴パターンを、選択肢１及び選択肢２の先頭の音節の第１番目の音素「ｒ」及び「ｄ」の音響モデルと比較することにより、音素「ｒ」の一致を検出する。
【００８３】
一致が検出された音素が子音を表している場合には、さらに、一致検出部４３が、先頭の音節の第２番目の音素を比較する。一致検出部４３は、信号処理部４１によって生成された先頭の音節の第２番目の音素「ｅ」の特徴パターンを、選択肢１及び選択肢２の先頭の音節の第２番目の音素「ｅ」及び「ａ」の音響モデルと比較することにより、音素「ｅ」の一致を検出する。
【００８４】
これにより、先頭の音節「れ」の一致が検出される。この場合には、一致が検出された選択肢が１つであるので、ここで音声認識結果が得られる。なお、一致が検出された選択肢が複数であれば、いずれが該当するかを認識することができないので、一致検出部４３は、次の音節に含まれている音素について、対応する音響モデルを音響モデル格納部５１に格納されている汎用の１組の音響モデル０の内から読み出して、一致を検出すべき音節の範囲を拡大する。
【００８５】
一致検出部４３は、一致が検出された先頭の音節「れ」を有する選択肢１「冷房」を特定する情報を含む音声認識結果をホストＣＰＵ９１に出力する。選択肢１「冷房」を特定する情報としては、例えば、選択肢番号「１」や、選択肢に含まれている音素のローマ字表記「ｒｅｉｂｏｕ」又はその一部「ｒｅ」等が該当する。
【００８６】
これにより、制御部２００のホストＣＰＵ９１は、入力された音声信号の少なくとも一部に対応する選択肢１「冷房」を認識することができる。このようにして第１回目の音声認識動作が終了すると、ホストＣＰＵ９１は、エアコンの動作を「冷房」に設定する。
【００８７】
次に、ホストＣＰＵ９１は、「設定温度は何度にしますか？」という質問を表す音声再生データを音声再生開始コマンドと共にコマンド解析部１０に送信する。また、ホストＣＰＵ９１は、選択肢リストＢを指定する選択肢リスト指定情報を音声認識開始コマンドと共にコマンド解析部１０に送信する。
【００８８】
音声認識装置１００のコマンド解析部１０は、選択肢リスト指定情報に従って、選択肢リスト格納部５２に格納されている複数の選択肢リストの内から選択肢リストＢを指定する。選択肢リストＢは、選択肢番号に対応してエアコンの温度設定に関する複数の選択肢を表す選択肢データと、音響モデル特定情報として音響モデル番号とを含んでいる。
【００８９】
音響モデル選択部４２は、音響モデル格納部５１に格納されている複数組の音響モデルの内から、選択肢リストＢに含まれている音響モデル番号「１」によって特定される数字認識用の１組の音響モデル１を選択する。
【００９０】
一致検出部４３は、選択肢リストＢに含まれている選択肢１「２０℃」、選択肢２「２１℃」、・・・の先頭の音節「に」、「に」、・・・に含まれている音素「ｎ・ｉ」、「ｎ・ｉ」、・・・のそれぞれに対応する音響モデルを、音響モデル格納部５１に格納されている数字認識用の１組の音響モデル１の内から読み出す。
【００９１】
一方、コマンド解析部１０は、音声再生開始コマンドに従って、音声再生データを音声再生部６０に供給する。音声再生部６０は、音声再生データに基づいて出力音声信号を生成してＤ／Ａ変換器７０に供給する。また、Ｄ／Ａ変換器７０は、ディジタルの出力音声信号をアナログの出力音声信号に変換して、アナログの出力音声信号を音声出力部８０に供給する。これにより、音声出力部８０から、「設定温度は何度にしますか？」という質問が発せられる。
【００９２】
音声出力部８０から発せられた質問に対して、ユーザーが、「２７℃にします。」と言うと、信号処理部４１は、音素「ｎ・ｉ・ｊ・ｕ・ｕ・ｎ・ａ・ｎ・ａ・・・」のそれぞれについて、周波数成分の分布状態を表す特徴パターンを生成する。
【００９３】
一致検出部４３は、信号処理部４１によって生成された先頭の音節の第１番目の音素「ｎ」の特徴パターンを、選択肢１、選択肢２、・・・の先頭の音節の第１番目の音素「ｎ」、「ｎ」、・・・の音響モデルと比較することにより、音素「ｎ」の一致を検出する。
【００９４】
一致が検出された音素が子音を表している場合には、さらに、一致検出部４３が、先頭の音節の第２番目の音素を比較する。一致検出部４３は、信号処理部４１によって生成された先頭の音節の第２番目の音素「ｉ」の特徴パターンを、選択肢１、選択肢２、・・・の先頭の音節の第２番目の音素「ｉ」、「ｉ」、・・・の音響モデルと比較することにより、音素「ｉ」の一致を検出する。
【００９５】
この場合には、先頭の音節「に」の一致が検出された選択肢が複数存在しており、いずれが該当するかを認識することができないので、一致検出部４３は、次の音節に含まれている音素のそれぞれについて、対応する音響モデルを音響モデル格納部５１に格納されている数字認識用の１組の音響モデル１の内から読み出して、一致を検出すべき音節の範囲を拡大する。
【００９６】
一致検出部４３は、最終的に一致が唯一検出された複数の音節「にじゅうな」を有する選択肢８「２７℃」を特定する情報を含む音声認識結果をホストＣＰＵ９１に出力する。選択肢８「２７℃」を特定する情報としては、例えば、選択肢番号「８」、選択肢に含まれている音素のローマ字表記「ｎｉｊｕｕｎａｎａｄｏ」又はその一部「ｎｉｊｕｕｎａｎａ」等が該当する。
【００９７】
これにより、制御部２００のホストＣＰＵ９１は、入力された音声信号の少なくとも一部に対応する選択肢８「２７℃」を認識することができる。このようにして第２回目の音声認識動作が終了すると、ホストＣＰＵ９１は、エアコンの設定温度を「２７℃」に設定する。
【００９８】
さらに、ホストＣＰＵ９１は、次の音声認識動作を継続しても良いし、一連の音声認識動作を終了しても良い。一連の音声認識動作を終了するときには、ホストＣＰＵ９１は、「承知しました。」というメッセージを表す音声再生データを音声再生開始コマンドと共にコマンド解析部１０に送信する。
【００９９】
コマンド解析部１０は、音声再生開始コマンドに従って、音声再生データを音声再生部６０に供給する。音声再生部６０は、音声再生データに基づいて出力音声信号を生成してＤ／Ａ変換器７０に供給する。また、Ｄ／Ａ変換器７０は、ディジタルの出力音声信号をアナログの出力音声信号に変換して、アナログの出力音声信号を音声出力部８０に供給する。これにより、音声出力部８０から、「承知しました。」というメッセージが発せられる。
【０１００】
本発明の第１の実施形態によれば、所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる条件の下で収集して得られた複数組の音響モデルが用意され、複数組の音響モデルの内から、選択肢リストに含まれている音響モデル特定情報によって特定される１組の音響モデルが選択される。これにより、選択肢リストに含まれている複数の選択肢データの内容等の条件に応じて設定された音響モデルを用いて音声認識処理が行われるので、音声認識処理における認識率を向上させることができる。
【０１０１】
＜第２の実施形態に係る音声認識装置＞
図５は、本発明の第２の実施形態に係る音声認識装置を搭載した電子機器の構成の一部を示すブロック図である。第２の実施形態においては、入力される音声信号における声質の特徴に基づいて、複数組の音響モデルの内から１組の音響モデルが選択される。
【０１０２】
そのために、図１に示す第１の実施形態に対し、声質判定部４４と、声質判定情報格納部５３とが追加されている。一方、選択肢リスト格納部５２に格納されている各々の選択肢リストは、音響モデル特定情報を含んでいなくても良い。その他の点に関しては、第１の実施形態と同様である。
【０１０３】
図５に示す音響モデル格納部５１は、所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる種類の声質について収集して得られた複数組の音響モデルを格納している。これにより、声質の種類に応じて設定された音響モデルを用いて音声認識処理を行うことができる。
【０１０４】
例えば、音響モデル格納部５１は、年齢又は性別の異なる複数群の話者の音声を収録して得られた音声信号に基づいて生成された複数組の音響モデルを格納しても良い。図５においては、音響モデル格納部５１が、子供用の１組の音響モデル０と、女性用の１組の音響モデル１と、男性用の１組の音響モデル２と、老人用の１組の音響モデル３とを格納している。ここで、「女性」とは、ある範囲の年齢の女性のことであり、「男性」とは、ある範囲の年齢の男性のことである。
【０１０５】
声質判定情報格納部５３は、話者の声質の種類を判定するために用いられる声質の特徴を表す声質判定情報を格納している。声質判定情報は、例えば、話者の年齢又は性別に対応して、音声の基本周波数の範囲又はフォルマント周波数（声道の共振周波数）の範囲等を特定する情報である。
【０１０６】
図５においては、声質判定情報格納部５３が、子供の声質の特徴を表す声質判定情報と、女性の声質の特徴を表す声質判定情報と、男性の声質の特徴を表す声質判定情報と、老人の声質の特徴を表す声質判定情報とを格納している。ここで、「女性」とは、ある範囲の年齢の女性のことであり、「男性」とは、ある範囲の年齢の男性のことである。
【０１０７】
声質判定部４４は、入力される音声信号によって表される音声における声質の特徴に基づいて、その音声信号における声質の種類を判定する。例えば、声質判定部４４は、入力される音声信号から基本周波数又はフォルマント周波数等を抽出して、声質判定情報格納部５３に格納されている声質判定情報によって表される周波数範囲と比較することにより、抽出された周波数に最も近い周波数範囲を有する声質の種類（子供、女性、男性、又は、老人）を判定し、判定結果を音響モデル選択部４２に出力する。
【０１０８】
音響モデル選択部４２は、声質判定部４４から出力される判定結果に従って、音響モデル格納部５１に格納されている複数組の音響モデルの内から、声質判定部４４によって判定された声質の種類に対応する１組の音響モデルを選択する。
【０１０９】
一致検出部４３は、コマンド解析部１０によって指定された選択肢リストに含まれている複数の選択肢データを選択肢リスト格納部５２から順次読み出すと共に、音響モデル選択部４２によって選択された１組の音響モデルの内で、選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデル（例えば、１音節分の音響モデル）を音響モデル格納部５１から読み出す。
【０１１０】
これにより、一致検出部４３は、音声検出信号が活性化されているときに、信号処理部４１に入力された音声信号の少なくとも一部から生成された特徴パターンを、音響モデル選択部４２によって選択された１組の音響モデルの内で、コマンド解析部１０によって指定された選択肢リストに含まれている各々の選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデルと比較して音声認識処理（パターンマッチング）を行い、音声認識結果を出力する。
【０１１１】
例えば、一致検出部４３は、入力された音声信号の先頭の音節から生成された特徴パターンを、選択肢リストに含まれている各々の選択肢データによって表される選択肢の先頭の音節に対応する音響モデルと比較する。選択肢リストにおいて、一致が検出された音節を先頭に有する選択肢が１つだけ存在する場合には、一致検出部４３は、その選択肢が、入力された音声信号に一致すると判定しても良い。一方、選択肢リストにおいて、一致が検出された音節を先頭に有する複数の選択肢が存在する場合には、一致検出部４３は、選択肢が１つに絞られるまで、一致を検出すべき音節の範囲を拡大しても良い。
【０１１２】
ここで、選択肢リスト格納部５２は、特定の声質の種類について音声認識処理を許可又は禁止する制御情報をさらに含む選択肢リストを格納しても良い。制御情報は、声質の種類毎に音声認識処理の許可又は禁止を表す情報を含んでも良い。例えば、エアコンの温度設定に関する選択肢リストＢ（図４（Ｂ）参照）は、子供について音声認識処理を禁止し、それ以外について音声認識処理を許可する情報を含んでも良い。
【０１１３】
その場合に、一致検出部４３は、声質判定部４４によって判定された声質の種類と選択肢リストに含まれている制御情報とに基づいて、その選択肢リストについて音声認識処理を開始するか否かを判定する。これにより、音声認識による電子機器の操作等におけるセキュリティレベルを制御することができる。例えば、子供がエアコンの温度設定を行うことを禁止することにより、エアコンの危険な操作を防止することが可能である。
【０１１４】
また、第２の実施形態においても、第１の実施形態の変形例と同様に、制御部２００の格納部９２が複数の選択肢リストＡ、Ｂ、Ｃ、・・・を格納し、音声認識装置１００において、図５に示すメモリー５０の替わりに、図２に示すメモリー５０ａ及び５０ｂを用いても良い。
【０１１５】
＜第２の実施形態の変形例＞
図６は、本発明の第２の実施形態の変形例に係る音声認識装置の構成の一部を示すブロック図である。第２の実施形態の変形例においては、特定の話者に適合するようにトレーニング（話者最適化処理）された音響モデルが用いられる。そのために、第２の実施形態に対し、音響モデルトレーニング部４５と、声質判定情報抽出部４６とが追加されている。その他の点に関しては、第２の実施形態と同様である。
【０１１６】
図６に示す音響モデル格納部５１は、不特定話者用の１組の初期音響モデルを格納している。特定の話者によってトレーニングが行われる際に、音響モデルトレーニング部４５は、信号処理部４１から出力される特徴パターン及び外部から供給される音素列情報に基づいて、スピーカー・アダプテーション機能により、トレーニング話者の音声に適応するように１組の初期音響モデルをトレーニングする。
【０１１７】
音響モデルトレーニング部４５は、トレーニングされた１組の音響モデルを音響モデル格納部５１に格納する。これにより、音響モデル格納部５１は、所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる種類の声質について収集して得られた複数組の音響モデルを格納することになる。
【０１１８】
一方、声質判定情報抽出部４６は、トレーニング話者の声質を判定するために用いられる声質の特徴を表す声質判定情報を抽出して、その声質判定情報を声質判定情報格納部５３に格納する。声質判定情報は、例えば、トレーニング話者の音声の基本周波数の範囲又はフォルマント周波数の範囲等を特定する情報である。
【０１１９】
トレーニング後に音声認識が行われる際に、声質判定部４４は、入力される音声信号における声質の特徴に基づいて、音声信号における声質がトレーニング話者の声質であるか否かを判定する。例えば、声質判定部４４は、入力される音声信号から基本周波数又はフォルマント周波数等を抽出して、声質判定情報格納部５３に格納されている声質判定情報によって表される周波数範囲と比較することにより、音声信号における声質がトレーニング話者の声質であるか否かを判定し、判定結果を音響モデル選択部４２に出力する。
【０１２０】
音響モデル選択部４２は、声質判定部４４から出力される判定結果に従って、音響モデル格納部５１に格納されている複数組の音響モデルの内から、声質判定部４４によって判定された声質の種類に対応する１組の音響モデルを選択する。即ち、音響モデル選択部４２は、音声信号における声質がトレーニング話者の声質であると判定された場合に、音響モデル格納部５１に格納されているトレーニングされた１組の音響モデルを選択する。一方、音響モデル選択部４２は、音声信号における声質がトレーニング話者の声質でないと判定された場合に、音響モデル格納部５１に格納されている１組の初期音響モデルを選択する。
【０１２１】
一致検出部４３は、コマンド解析部１０（図５）によって指定された選択肢リストに含まれている複数の選択肢データを選択肢リスト格納部５２から順次読み出すと共に、音響モデル選択部４２によって選択された１組の音響モデルの内で、選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデル（例えば、１音節分の音響モデル）を音響モデル格納部５１から読み出す。
【０１２２】
これにより、一致検出部４３は、音声検出信号が活性化されているときに、信号処理部４１に入力された音声信号の少なくとも一部から生成された特徴パターンを、音響モデル選択部４２によって選択された１組の音響モデルの内で、コマンド解析部１０によって指定された選択肢リストに含まれている各々の選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデルと比較して音声認識処理（パターンマッチング）を行い、音声認識結果を出力する。
【０１２３】
例えば、一致検出部４３は、入力された音声信号の先頭の音節から生成された特徴パターンを、選択肢リストに含まれている各々の選択肢データによって表される選択肢の先頭の音節に対応する音響モデルと比較する。選択肢リストにおいて、一致が検出された音節を先頭に有する選択肢が１つだけ存在する場合には、一致検出部４３は、その選択肢が、入力された音声信号に一致すると判定しても良い。一方、選択肢リストにおいて、一致が検出された音節を先頭に有する複数の選択肢が存在する場合には、一致検出部４３は、選択肢が１つに絞られるまで、一致を検出すべき音節の範囲を拡大しても良い。
【０１２４】
＜第２の実施形態に係る音声認識方法＞
次に、本発明の第２の実施形態に係る音声認識方法について、図５〜図７を参照しながら説明する。図７は、図５又は図６に示す音声認識装置によって実施される音声認識方法を示すフローチャートである。
【０１２５】
図７のステップＳ２１において、一致検出部４３が、複数の選択肢をそれぞれ表す複数の選択肢データを含む選択肢リストを格納する選択肢リスト格納部５２から、複数の選択肢データを読み出す。
【０１２６】
ステップＳ２２において、信号処理部４１が、入力された音声信号の周波数成分を抽出し、その周波数成分の分布状態を表す特徴パターンを生成する。ステップＳ２３において、声質判定部４４が、入力される音声信号における声質の種類を判定する。
【０１２７】
ステップＳ２４において、音響モデル選択部４２が、所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる種類の声質について収集して得られた複数組の音響モデルの内から、ステップＳ２３において判定された声質の種類に対応する１組の音響モデルを選択する。
【０１２８】
ステップＳ２５において、一致検出部４３が、信号処理部４１に入力された音声信号の少なくとも一部から生成された特徴パターンを、音響モデル選択部４２によって選択された１組の音響モデルの内で、ステップＳ２１において読み出された各々の選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデルと比較して音声認識処理を行い、音声認識結果を出力する。これにより、１回の音声認識動作が終了する。
【０１２９】
本発明の第２の実施形態によれば、所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる種類の声質について収集して得られた複数組の音響モデルが用意され、複数組の音響モデルの内から、入力された音声信号に基づいて判定された声質の種類に対応する１組の音響モデルが選択される。これにより、話者の声質の種類に応じて設定された音響モデルを用いて音声認識処理が行われるので、音声認識処理における認識率を向上させることができる。
【０１３０】
＜第３の実施形態に係る音声認識装置＞
図８は、本発明の第３の実施形態に係る音声認識装置を搭載した電子機器の構成の一部を示すブロック図である。第３の実施形態においては、入力される音声信号から生成された特徴パターンが複数組の音響モデルと比較され、最も高い認識確度が得られた音声認識結果が最終的な音声認識結果として出力される。
【０１３１】
そのために、図１に示す第１の実施形態における一致検出部４３が複数の部分（図８においては４つの部分４３ａ〜４３ｄを示す）を含み、認識確度判定部４７が追加される。一方、選択肢リスト格納部５２に格納されている各々の選択肢リストは、音響モデル特定情報を含んでいなくても良い。その他の点に関しては、第１の実施形態と同様である。
【０１３２】
図８に示す音響モデル格納部５１は、所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる条件の下で収集して得られた複数組の音響モデルを格納している。
【０１３３】
例えば、音響モデル格納部５１は、第１の実施形態と同様に、所定の言語において用いられる不特定の種類の用語に含まれている複数の音素の周波数成分の分布状態を収集して得られた１組の音響モデルと、所定の言語において用いられる特定の種類の用語に含まれている複数の音素の周波数成分の分布状態を収集して得られた少なくとも１組の音響モデルとを格納しても良い。その場合には、用語の種類に応じて設定された音響モデルを用いて音声認識処理を行うことができる。
【０１３４】
あるいは、音響モデル格納部５１は、第２の実施形態と同様に、所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる種類の声質について収集して得られた複数組の音響モデルを格納しても良い。その場合には、声質の種類に応じて設定された音響モデルを用いて音声認識処理を行うことができる。
【０１３５】
図８においては、音響モデル格納部５１が、子供用の１組の音響モデル０と、女性用の１組の音響モデル１と、男性用の１組の音響モデル２と、老人用の１組の音響モデル３とを格納している。ここで、「女性」とは、ある範囲の年齢の女性のことであり、「男性」とは、ある範囲の年齢の男性のことである。
【０１３６】
一致検出部４３ａ〜４３ｄは、コマンド解析部１０によって指定された選択肢リストに含まれている複数の選択肢データを選択肢リスト格納部５２から順次読み出すと共に、音響モデル格納部５１に格納されている複数組の音響モデルの内で、選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデル（例えば、１音節分の音響モデル）をそれぞれ読み出す。
【０１３７】
これにより、一致検出部４３ａ〜４３ｄは、音声検出信号が活性化されているときに、信号処理部４１に入力された音声信号の少なくとも一部から生成された特徴パターンを、音響モデル格納部５１に格納されている複数組の音響モデルの内で、コマンド解析部１０によって指定された選択肢リストに含まれている各々の選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデルと比較して音声認識処理（パターンマッチング）を行い、複数組の音響モデルに対応する複数の音声認識結果及び複数の認識確度をそれぞれ出力する。
【０１３８】
例えば、一致検出部４３ａ〜４３ｄは、入力された音声信号の先頭の音節から生成された特徴パターンを、選択肢リストに含まれている各々の選択肢データによって表される選択肢の先頭の音節に対応する音響モデルと比較する。選択肢リストにおいて、一致が検出された音節を先頭に有する選択肢が１つだけ存在する場合には、一致検出部４３ａ〜４３ｄは、その選択肢が、入力された音声信号に一致すると判定しても良い。一方、選択肢リストにおいて、一致が検出された音節を先頭に有する複数の選択肢が存在する場合には、一致検出部４３ａ〜４３ｄは、選択肢が１つに絞られるまで、一致を検出すべき音節の範囲を拡大しても良い。
【０１３９】
ここで、一致検出部４３ａ〜４３ｄは、ＭＦＣＣを表す多次元空間における特徴パターンの位置と音響モデルの広がりの中心との間の距離Ｄを求め、所定の値Ｅと距離Ｄとの差（Ｅ−Ｄ）を認識確度としても良い。ここで、所定の値Ｅは、距離Ｄがゼロであるときの認識確度の最大値を表している。また、音声認識結果が得られるまでに複数（Ｎ個）の音素について特徴パターンと音響モデルとの比較が行われた場合には、一致検出部４３ａ〜４３ｄは、それぞれの音素について求められた距離Ｄ（ｉ）の平均値ΣＤ（ｉ）／Ｎを求め、所定の値Ｅと平均値ΣＤ（ｉ）／Ｎとの差（Ｅ−ΣＤ（ｉ）／Ｎ）を認識確度としても良い。
【０１４０】
図８に示す例において、一致検出部４３ａは、音声信号の少なくとも一部から生成された特徴パターンを、子供用の１組の音響モデル０に含まれている音響モデルと比較して音声認識処理を行い、第１の音声認識結果及び第１の認識確度を出力する。一致検出部４３ｂは、音声信号の少なくとも一部から生成された特徴パターンを、女性用の１組の音響モデル１に含まれている音響モデルと比較して音声認識処理を行い、第２の音声認識結果及び第２の認識確度を出力する。
【０１４１】
また、一致検出部４３ｃは、音声信号の少なくとも一部から生成された特徴パターンを、男性用の１組の音響モデル２に含まれている音響モデルと比較して音声認識処理を行い、第３の音声認識結果及び第３の認識確度を出力する。一致検出部４３ｄは、音声信号の少なくとも一部から生成された特徴パターンを、老人用の１組の音響モデル３に含まれている音響モデルと比較して音声認識処理を行い、第４の音声認識結果及び第４の認識確度を出力する。
【０１４２】
認識確度判定部４７は、一致検出部４３ａ〜４３ｄから出力される複数の認識確度の内で最も高い認識確度が得られた音声認識結果を、最終的な音声認識結果として出力する。例えば、話者が子供である場合には、第１の認識確度が第２〜４の認識確度よりも高くなる場合が一般的であり、その場合には、認識確度判定部４７が、第１の音声認識結果を最終的な音声認識結果として出力する。
【０１４３】
また、第３の実施形態においても、第１の実施形態の変形例と同様に、制御部２００の格納部９２が複数の選択肢リストＡ、Ｂ、Ｃ、・・・を格納し、音声認識装置１００において、図８に示す音響モデル格納部５１及び選択肢リスト格納部５２を記憶するために、図２に示すメモリー５０ａ及び５０ｂを用いても良い。
【０１４４】
＜第３の実施形態に係る音声認識方法＞
次に、本発明の第３の実施形態に係る音声認識方法について、図８及び図９を参照しながら説明する。図９は、図８に示す音声認識装置によって実施される音声認識方法を示すフローチャートである。
【０１４５】
図９のステップＳ３１において、一致検出部４３が、複数の選択肢をそれぞれ表す複数の選択肢データを含む選択肢リストを格納する選択肢リスト格納部５２から、複数の選択肢データを読み出す。ステップＳ３２において、信号処理部４１が、入力された音声信号の周波数成分を抽出し、その周波数成分の分布状態を表す特徴パターンを生成する。
【０１４６】
ステップＳ３３において、一致検出部４３ａ〜４３ｄが、信号処理部４１に入力された音声信号の少なくとも一部から生成された特徴パターンを、所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる条件の下で収集して得られた複数組の音響モデルの内で、ステップＳ３１において読み出された各々の選択肢データの少なくとも一部に対応する音響モデルと比較して音声認識処理を行い、複数組の音響モデルに対応する複数の音声認識結果及び複数の認識確度を出力する。
【０１４７】
ステップＳ３４において、認識確度判定部４７が、一致検出部４３ａ〜４３ｄから出力された複数の認識確度の内で最も高い認識確度が得られた音声認識結果を、最終的な音声認識結果として出力する。これにより、１回の音声認識動作が終了する。
【０１４８】
本発明の第３の実施形態によれば、所定の言語において用いられる複数の音素の周波数成分の分布状態を複数の異なる条件の下で収集して得られた複数組の音響モデルが用意され、複数組の音響モデルを用いて同時に音声認識処理を行うことにより、複数組の音響モデルに対応する複数の音声認識結果及び複数の認識確度が得られる。さらに、複数の認識確度の内で最も高い認識確度が得られた音声認識結果が、最終的な音声認識結果として出力される。これにより、複数の異なる条件に応じて設定された複数組の音響モデルを用いて同時に行われた音声認識処理において最も高い認識確度が得られた音声認識結果が得られるので、音声認識処理における認識率を向上させることができる。
【０１４９】
なお、音声認識処理を繰り返す中で所定の組の音響モデルにおける認識確度が他の組の音響モデルにおける認識確度よりも高いことが多い場合には、その所定の組の音響モデルのみを用いて音声認識処理を行い、その所定の組の音響モデルにおける認識確度が予め設定した閾値以下となった場合には、再び複数組の音響モデルを用いる音声認識処理に変えるようにしても良い。
【０１５０】
以上の実施形態においては、本発明をエアコンに適用した具体例について説明したが、本発明は、この実施形態に限定されるものではなく、一般的な電子機器に適用可能であると共に、当該技術分野において通常の知識を有する者によって、本発明の技術的思想内で多くの変形が可能である。
【符号の説明】
【０１５１】
１００…音声認識装置、１０…コマンド解析部、２０…音声入力部、３０…Ａ／Ｄ変換器、４０…音声認識処理部、４１…信号処理部、４２…音響モデル選択部、４３、４３ａ〜４３ｄ…一致検出部、４４…声質判定部、４５…音響モデルトレーニング部、４６…声質判定情報抽出部、４７…認識確度判定部、５０、５０ａ、５０ｂ…メモリー、５１…音響モデル格納部、５２…選択肢リスト格納部、５３…声質判定情報格納部、６０…音声再生部、７０…Ｄ／Ａ変換器、８０…音声出力部、２００…制御部、９１…ホストＣＰＵ、９２…格納部
【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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