(57)【要約】【課題】巨大な汎用ＷＦＳＴの再合成を行わずに新規単語を追加する。【解決手段】辞書ＷＦＳＴ作成部１６は、入力された音素列に基づくサブワード及び予め定めた汎用単語のうち読みを表す音素列が入力された音素列と合致する汎用単語を出力する辞書ＷＦＳＴを作成する。言語モデルＷＦＳＴ作成部１８は、辞書ＷＦＳＴの出力する汎用単語にはその汎用単語の重みを付与し、辞書ＷＦＳＴの出力するサブワードには汎用単語の重みのいずれよりも小さい重みを付与する言語モデルＷＦＳＴを作成する。汎用ＷＦＳＴ作成部２８は、音響モデルＷＦＳＴと音素ＷＦＳＴと辞書ＷＦＳＴと言語モデルＷＦＳＴとを用いて汎用ＷＦＳＴを作成する。単語追加用ＷＦＳＴ作成部３６は、汎用ＷＦＳＴの出力が新規単語と合致すればその重みを付与して新規単語を出力し、汎用単語と合致すればその重みを維持して汎用単語を出力する単語追加用ＷＦＳＴを作成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音素列を入力とし、上記音素列に基づくサブワード及び予め定めた汎用単語のうち読みを表す音素列が上記音素列と合致する汎用単語を出力する辞書ＷＦＳＴを作成する辞書ＷＦＳＴ作成部と、
上記辞書ＷＦＳＴの出力する汎用単語には当該汎用単語の重みを付与し、上記辞書ＷＦＳＴの出力するサブワードには上記汎用単語の重みのいずれよりも小さい重みδを付与する言語モデルＷＦＳＴを作成する言語モデルＷＦＳＴ作成部と、
入力された音声信号を音響環境へ変換する音響モデルＷＦＳＴと上記音響環境を音素に変換する音素ＷＦＳＴと上記辞書ＷＦＳＴと上記言語モデルＷＦＳＴとを用いて汎用ＷＦＳＴを作成する汎用ＷＦＳＴ作成部と、
上記汎用ＷＦＳＴの出力が新規単語の読みを表す音素列のいずれかに合致する場合には合致した新規単語の重みを付与して当該新規単語を出力し、上記汎用ＷＦＳＴの出力が上記汎用単語のいずれかに合致する場合には合致した汎用単語の重みを維持して当該汎用単語を出力する単語追加用ＷＦＳＴを作成する単語追加用ＷＦＳＴ作成部と、
を含む音声認識用ＷＦＳＴ作成装置。
【請求項２】
請求項１に記載の音声認識用ＷＦＳＴ作成装置であって、
上記単語追加用ＷＦＳＴ作成部は、上記汎用ＷＦＳＴの出力が上記新規単語に合致する場合には上記合致した新規単語の重みに上記言語モデルＷＦＳＴにおける未知語の出現確率を乗じた重みを付与する単語追加用ＷＦＳＴを作成するものである
音声認識用ＷＦＳＴ作成装置。
【請求項３】
請求項２に記載の音声認識用ＷＦＳＴ作成装置であって、
上記単語追加用ＷＦＳＴ作成部は、上記新規単語の読みを表す音素列の最後の音素に、上記未知語の出現確率を重みとして付与する単語追加用ＷＦＳＴを作成するものである
音声認識用ＷＦＳＴ作成装置。
【請求項４】
請求項２に記載の音声認識用ＷＦＳＴ作成装置であって、
上記単語追加用ＷＦＳＴ作成部は、上記新規単語の読みを表す音素列をなす各音素に、上記未知語の出現確率を上記音素列の音素数で除した値を重みとして付与する単語追加用ＷＦＳＴを作成するものである
音声認識用ＷＦＳＴ作成装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれかに記載の音声認識用ＷＦＳＴ作成装置であって、
上記単語追加用ＷＦＳＴ作成部は、上記新規単語の読みを表す音素列をなす各音素に、上記重みδの逆数を重みとして付与する単語追加用ＷＦＳＴを作成するものである
音声認識用ＷＦＳＴ作成装置。
【請求項６】
請求項１から５のいずれかに記載の音声認識用ＷＦＳＴ作成装置であって、
上記汎用単語または上記新規単語に含まれる少なくとも１つの単語に対して上記単語追加用ＷＦＳＴの出力する重みと異なる重みを付与する個人言語モデルＷＦＳＴを作成する個人言語モデルＷＦＳＴ作成部、
をさらに含む音声認識用ＷＦＳＴ作成装置。
【請求項７】
請求項１から６のいずれかに記載の音声認識用ＷＦＳＴ作成装置により作成された汎用ＷＦＳＴを記憶する汎用ＷＦＳＴ記憶部と、
請求項１から６のいずれかに記載の音声認識用ＷＦＳＴ作成装置により作成された単語追加用ＷＦＳＴを記憶する単語追加用ＷＦＳＴ記憶部と、
上記汎用ＷＦＳＴに対して上記単語追加用ＷＦＳＴを動的に合成した音声認識用ＷＦＳＴを用いて、入力された音声信号を音声認識結果に変換する音声認識部と、
を含む音声認識装置。
【請求項８】
請求項７に記載の音声認識装置であって、
請求項６に記載の音声認識用ＷＦＳＴ作成装置により作成された個人言語モデルＷＦＳＴを記憶する個人言語モデル記憶部をさらに含み、
上記音声認識部は、上記汎用ＷＦＳＴに対して上記単語追加用ＷＦＳＴ及び個人言語モデルＷＦＳＴを動的に合成した音声認識用ＷＦＳＴを用いて、上記音声信号を上記音声認識結果に変換するものである
音声認識装置。
【請求項９】
辞書ＷＦＳＴ作成部が、音素列を入力とし、上記音素列に基づくサブワード及び予め定めた汎用単語のうち読みを表す音素列が上記音素列と合致する汎用単語を出力する辞書ＷＦＳＴを作成する辞書ＷＦＳＴ作成ステップと、
言語モデルＷＦＳＴ作成部が、上記辞書ＷＦＳＴの出力する汎用単語には当該汎用単語の重みを付与し、上記辞書ＷＦＳＴの出力するサブワードには上記汎用単語の重みのいずれよりも小さい重みδを付与する言語モデルＷＦＳＴを作成する言語モデルＷＦＳＴ作成ステップと、
汎用ＷＦＳＴ作成部が、入力された音声信号を音響環境へ変換する音響モデルＷＦＳＴと上記音響環境を音素に変換する音素ＷＦＳＴと上記辞書ＷＦＳＴ及び上記言語モデルＷＦＳＴとを用いて汎用ＷＦＳＴを作成する汎用ＷＦＳＴ作成ステップと、
単語追加用ＷＦＳＴ作成部が、上記汎用ＷＦＳＴの出力が新規単語の読みを表す音素列のいずれかに合致する場合には合致した新規単語の重みを付与して当該新規単語を出力し、上記汎用ＷＦＳＴの出力が上記汎用単語のいずれかに合致する場合には合致した汎用単語の重みを維持して当該汎用単語を出力する単語追加用ＷＦＳＴを作成する単語追加用ＷＦＳＴ作成ステップと、
を含む音声認識用ＷＦＳＴ作成方法。
【請求項１０】
汎用ＷＦＳＴ記憶部に、請求項９に記載の音声認識用ＷＦＳＴ作成方法により作成された汎用ＷＦＳＴが記憶されており、
単語追加用ＷＦＳＴ記憶部に、請求項９に記載の音声認識用ＷＦＳＴ作成方法により作成された単語追加用ＷＦＳＴが記憶されており、
音声認識部が、上記汎用ＷＦＳＴに対して上記単語追加用ＷＦＳＴを動的に合成した音声認識用ＷＦＳＴを用いて、入力された音声信号を音声認識結果に変換する音声認識ステップ、
を含む音声認識方法。
【請求項１１】
請求項１から６のいずれかに記載の音声認識用ＷＦＳＴ作成装置もしくは請求項７または８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、音声認識に用いる重み付き有限状態トランスデューサを作成し、その重み付き有限状態トランスデューサを用いて音声認識する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
重み付き有限状態トランスデューサ（以下、ＷＦＳＴ（Weighted Finite-State Transducers）という）を用いた音声認識では、まず、音響モデルや辞書、言語モデルなど音声認識に必要な情報を個別にＷＦＳＴに変換し、これらのＷＦＳＴを合成及び最適化することで音声認識用のＷＦＳＴ（以下、音声認識用ＷＦＳＴという）を作成する。そして、作成した音声認識用ＷＦＳＴを探索空間と見立ててデコードし、入力された音声信号を音声認識結果の文字列に変換する。ここで、最適化とは、決定化や最小化などのＷＦＳＴの最適化演算の総称である。また、入力音声と音響モデルとの照合スコアである音響スコアや言語モデルによる言語スコアは重みとして累積され、最終的に最も重みの高い出力記号列が音声認識結果となる。
【０００３】
近年、音声認識サービスの多くはサーバ／クライアント型の音声認識システムにより構築されている。サーバ／クライアント型での音声認識システムでは、クライアント端末からサーバ装置へユーザが発話した音声信号を送信すると、サーバ装置が受信した音声信号をテキストの音声認識結果に変換し、サーバ装置からクライアント端末へ音声認識結果が返信される。このとき素早いレスポンスを実現するために、サーバ装置はメモリ上に巨大な音声認識用ＷＦＳＴを常時展開しておく。この音声認識用ＷＦＳＴには、音響モデル、言語モデル及び単語辞書の情報が含まれており、巨大なネットワークが構成されている。
【０００４】
このような音声認識サービスにおいて、ユーザごとに蓄積された音声やテキストを用いてモデルや辞書の情報を更新するなどの適応を行うことで、ユーザごとに最適な音声認識用ＷＦＳＴを構築することができ、これにより音声認識精度を向上することができる。特に単語辞書の更新は、ユーザ特有の新規単語（例えば、家族や友人の名前など）を追加することで、その単語が新たに認識できるようになるため、音声認識精度を向上する効果が高い。
【０００５】
しかし、ユーザごとに最適な音声認識用ＷＦＳＴを構築するためには、巨大な汎用ＷＦＳＴをユーザ数分用意することが必要になる。しかも、その汎用ＷＦＳＴは素早いレスポンスを確保するために常にサーバ装置のメモリ上に展開されていなければならない。一方、サーバ装置の備える計算リソースには限りがある。したがって、この方法は現実的には非常に困難である。
【０００６】
音響モデル及び言語モデルに対しては、汎用ＷＦＳＴを作り替えることなくモデル適応を行う枠組みが提案されている。例えば、特許文献１には、音響モデルの各音素ＨＭＭ（Hidden Markov Model、隠れマルコフモデル）を汎用ＷＦＳＴとは別に学習しておき、事前に合成された汎用ＷＦＳＴのネットワーク中で、該当するＨＭＭ状態に対してデコーディング時に動的に当てはめて音声認識処理を行う技術が記載されている。特許文献１の技術を用いれば、音響モデルの適応はＨＭＭのパラメータを更新する処理のみとなる。すなわち、ユーザごとに最適化された音響モデルと汎用ＷＦＳＴを別々に保持しておき、常にメモリ上に展開されている汎用ＷＦＳＴに対してユーザごとの音響モデルを動的に当てはめることで適応を実現できるようになる。このように、特許文献１の技術を用いれば、ユーザごとに巨大な汎用ＷＦＳＴを保持する必要がなくなる。
【０００７】
また、非特許文献１には、言語モデルについてあらかじめ大規模なコーパスから特定の話題に特化した小規模なモデルを複数用意しておき、入力された音声のアプリケーションに合わせて言語モデルの混合重みを動的に変更できるようなＷＦＳＴを構成する手法が記載されている。これにより、特定のユーザに対する混合重みセットのみを持っていれば、そのユーザに特化したモデルを汎用ＷＦＳＴの構造を変更することなく動的に生成することが可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１２−１１３０８７号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Brandon Ballinger, “On-Demand Language Model Interpolation for Mobile Speech Input”, INTERSPEECH 2010, pp.1812-1815, 2010.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
従来技術では、新規単語を認識可能にするためには、ベースとなる巨大な汎用ＷＦＳＴの再合成を避けることができない。そのため、ユーザごとに適切な語彙を個別にカバーした音声認識用ＷＦＳＴを作成しなければならない。
【００１１】
そこで、巨大な汎用ＷＦＳＴに対するユーザごとの音響モデル、言語モデル及び単語辞書の差分情報のみをコンパクトに持ち、音声認識実行時に瞬時に差分情報をロードして汎用ＷＦＳＴに適応することができれば、巨大な汎用ＷＦＳＴを大量にメモリ上に展開しなくともユーザごとのモデル適応を実現できる。
【００１２】
この発明の目的は、巨大な汎用ＷＦＳＴの再合成を行わずに新規単語を追加することができる音声認識用ＷＦＳＴを作成し、その音声認識用ＷＦＳＴを用いて音声認識を行うことである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記の課題を解決するために、この発明の一態様による音声認識用ＷＦＳＴ作成装置は、音素列を入力とし、入力された音素列に基づくサブワード及び予め定めた汎用単語のうち読みを表す音素列が入力された音素列と合致する汎用単語を出力する辞書ＷＦＳＴを作成する辞書ＷＦＳＴ作成部と、辞書ＷＦＳＴの出力する汎用単語にはその汎用単語の重みを付与し、辞書ＷＦＳＴの出力するサブワードには汎用単語の重みのいずれよりも小さい重みを付与する言語モデルＷＦＳＴを作成する言語モデルＷＦＳＴ作成部と、入力された音声信号を音響環境へ変換する音響モデルＷＦＳＴと音響環境を音素に変換する音素ＷＦＳＴと辞書ＷＦＳＴと言語モデルＷＦＳＴとを用いて汎用ＷＦＳＴを作成する汎用ＷＦＳＴ作成部と、汎用ＷＦＳＴの出力が新規単語の読みを表す音素列のいずれかに合致する場合には合致した新規単語の重みを付与してその新規単語を出力し、汎用ＷＦＳＴの出力が汎用単語のいずれかに合致する場合には合致した新規単語の重みを維持してその汎用単語を出力する単語追加用ＷＦＳＴを作成する単語追加用ＷＦＳＴ作成部と、を含む。
【００１４】
この発明の一態様による音声認識装置は、音声認識用ＷＦＳＴ作成装置により作成された汎用ＷＦＳＴを記憶する汎用ＷＦＳＴ記憶部と、音声認識用ＷＦＳＴ作成装置により作成された単語追加用ＷＦＳＴを記憶する単語追加用ＷＦＳＴ記憶部と、汎用ＷＦＳＴに対して単語追加用ＷＦＳＴを動的に合成した音声認識用ＷＦＳＴを用いて、入力された音声信号を音声認識結果に変換する音声認識部と、を含む。
【発明の効果】
【００１５】
この発明によれば、巨大な汎用ＷＦＳＴの再合成を行わずに新規単語を追加することができる音声認識用ＷＦＳＴを得ることができる。音声認識の実行時に瞬時に差分情報を適応することができるため、大量の巨大なＷＦＳＴをメモリ上に展開し直すことなくユーザごとのモデル適応を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、第一実施形態の音声認識用ＷＦＳＴ作成装置の機能構成を例示する図である。
【図２】図２は、第一実施形態の音声認識用ＷＦＳＴ作成方法の処理フローを例示する図である。
【図３】図３は、辞書ＷＦＳＴの構成例を示す図である。
【図４】図４は、言語モデルＷＦＳＴの構成例を示す図である。
【図５】図５は、第一実施形態の単語追加用ＷＦＳＴの構成例を示す図である。
【図６】図６は、第一実施形態の音声認識装置の機能構成を例示する図である。
【図７】図７は、第一実施形態の音声認識方法の処理フローを例示する図である。
【図８】図８は、第二実施形態の単語追加用ＷＦＳＴの構成例を示す図である。
【図９】図９は、第三実施形態の音声認識用ＷＦＳＴ作成装置の機能構成を例示する図である。
【図１０】図１０は、第三実施形態の音声認識用ＷＦＳＴ作成方法の処理フローを例示する図である。
【図１１】図１１は、第三実施形態の音声認識装置の機能構成を例示する図である。
【図１２】図１２は、第四実施形態の単語追加用ＷＦＳＴの構成例を示す図である。
【図１３】図１３は、第五実施形態の単語追加用ＷＦＳＴの構成例を示す図である。
【図１４】図１４は、プッシング処理について説明するための図である。
【図１５】図１５は、第六実施形態の単語追加用ＷＦＳＴの構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
一般的な音声認識用ＷＦＳＴによる音声認識処理では、入力された音声信号を音素環境に変換する音響モデルＷＦＳＴと、音素環境を音素に変換する音素ＷＦＳＴと、音素列を単語に変換する辞書ＷＦＳＴと、単語列に言語スコアを付与して単語列を出力する言語モデルＷＦＳＴとが合成された汎用ＷＦＳＴを事前に作成しておく。音声認識を行う際には、事前に作成した汎用ＷＦＳＴを読み込み、入力された音声信号の音声認識処理を行い、その音声信号を変換した音声認識結果の文字列を出力する。
【００１８】
詳細は後述するが、この発明の音声認識用ＷＦＳＴ作成装置及び音声認識装置は、一般的な音声認識用ＷＦＳＴ作成装置及び音声認識装置と比べて以下の点が異なる。
１．辞書ＷＦＳＴと言語モデルＷＦＳＴの構成が異なる。これに伴い、それぞれのＷＦＳＴを作成する処理が異なる。
２．汎用ＷＦＳＴに加えて単語追加用ＷＦＳＴを作成する。
３．汎用ＷＦＳＴに加えて単語追加用ＷＦＳＴを読み込み、音声認識処理を行う。
【００１９】
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。
【００２０】
［第一実施形態］
＜音声認識用ＷＦＳＴ作成装置＞
図１を参照して、第一実施形態に係る音声認識用ＷＦＳＴ作成装置の機能構成の一例を説明する。第一実施形態に係る音声認識用ＷＦＳＴ作成装置１は、この発明の音声認識用ＷＦＳＴを作成する装置である。
【００２１】
音声認識用ＷＦＳＴ作成装置１は、汎用単語発音辞書記憶部１０、音素リスト記憶部１２、汎用言語モデル記憶部１４、辞書ＷＦＳＴ作成部１６、言語モデルＷＦＳＴ作成部１８、音素ＷＦＳＴ記憶部２０、音響モデルＷＦＳＴ記憶部２２、辞書ＷＦＳＴ記憶部２４、言語モデルＷＦＳＴ記憶部２６、汎用ＷＦＳＴ作成部２８、汎用ＷＦＳＴ記憶部３０、汎用単語リスト記憶部３２、新規単語読みリスト記憶部３４、単語追加用ＷＦＳＴ作成部３６及び単語追加用ＷＦＳＴ記憶部３８を含む。
【００２２】
音声認識用ＷＦＳＴ作成装置１は、例えば、中央演算処理装置（Central Processing Unit、ＣＰＵ）、主記憶装置（Random Access Memory、ＲＡＭ）等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。音声認識用ＷＦＳＴ作成装置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。音声認識用ＷＦＳＴ作成装置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。音声認識用ＷＦＳＴ作成装置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。音声認識用ＷＦＳＴ作成装置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。
【００２３】
汎用単語発音辞書記憶部１０には、予め用意された汎用単語発音辞書が記憶されている。汎用単語発音辞書は、後述する汎用言語モデルに含まれる単語とその読み情報のリストである。例えば、「赤/aka」「秋/aki」のような、汎用単語とその読みを表す音素列とが１対１に対応づけられた情報を１エントリとする。
【００２４】
音素リスト記憶部１２には、予め用意された音素リストが記憶されている。音素リストは、汎用単語発音辞書の読み情報に登場するすべての音素のリストである。
【００２５】
汎用言語モデル記憶部１４には、予め用意された汎用言語モデルが記憶されている。汎用言語モデルは、Ｎグラム（N-gram）単語列、そのＮグラム確率及びそのバックオフ係数のリストである。例えば、トライグラム（3-gram）の単語列「赤 い 花」とトライグラム確率値「0.01」とバックオフ係数「0.1」のような、Ｎ個の単語列とその確率値とそのバックオフ係数の組み合わせを１エントリとする。ここで、Ｎは整数値であり、例えば３、４といった値を用いる。なお、汎用言語モデルには、バックオフ係数の存在しないエントリが含まれてもよい。
【００２６】
汎用単語リスト記憶部３２には、予め用意された汎用単語リストが記憶されている。汎用単語リストは、汎用言語モデルに含まれるすべての単語のリストである。
【００２７】
新規単語読みリスト記憶部３４には、予め用意された新規単語読みリストが記憶されている。新規単語読みリストは、汎用単語とは異なる新規単語とその読み情報のリストである。例えば、「阿川/akou」「明夫/akio」のような、新規単語とその読みを表す音素列とが１対１に対応づけられた情報を１エントリとする。ただし、「阿川」「明夫」は汎用単語モデルには含まれていないものとする。
【００２８】
図２を参照して、音声認識用ＷＦＳＴ作成装置１が実行する音声認識用ＷＦＳＴ作成方法の処理フローの一例を、実際に行われる手続きの順に従って説明する。
【００２９】
ステップＳ１６において、辞書ＷＦＳＴ作成部１６は、汎用単語発音辞書記憶部１０に記憶されている汎用単語発音辞書及び音素リスト記憶部１２に記憶されている音素リストを読み込み、音素列を入力として、入力された音素列に基づくサブワード及び汎用単語発音辞書に含まれる汎用単語のうち読みを表す音素列が入力された音素列と合致する汎用単語を出力する辞書ＷＦＳＴを作成する。サブワードとは音素、音韻、音節などの、単語よりも短い音声単位である。
【００３０】
図３を参照して、この発明の辞書ＷＦＳＴの構成の一例を説明する。アークに付随する記号はそのアークを通るときの入出力を表す。アークに付随する記号において、「：（コロン）」の前方の記号列が入力記号であり、後方の記号列が出力記号である。εは空記号列を表す。例えば、「a,k,a」という入力記号が図３に示すＷＦＳＴに入力された場合、「a:ε」のアーク、「k:ε」のアーク、「a:赤」のアークを順に通り、「赤」という単語が出力される。「a,k,i」という入力記号が入力された場合には、「a:ε」のアーク、「k:ε」のアーク、「i:秋」のアークを順に通り、「秋」という単語が出力される。
【００３１】
従来の辞書ＷＦＳＴでは、「a,k,a」を入力として「赤」を出力するアーク連鎖や、「a,k,i」を入力として「秋」を出力するアーク連鎖のような、音素記号列を単語に変換するアークしか存在しない。この発明の辞書ＷＦＳＴではそれに加えて、「a:a」「k:k」「i:i」が付随する３本のアークのような、音素を入力とし音素を出力するアークが存在する。また、一番上のアーク連鎖に示すように、例えば、「k,i」のような音素列を入力とし「ki」のようなサブワード単位を出力するアーク連鎖としてもよい。
【００３２】
辞書ＷＦＳＴ作成部１６が辞書ＷＦＳＴを作成する手順をより詳細に説明する。まず、辞書ＷＦＳＴ作成部１６は、音素リスト記憶部１２に記憶されている音素リストを読み込み、それぞれの音素ごとにその音素を入力とし音素もしくはサブワードを出力するアークを作成する。次に、辞書ＷＦＳＴ作成部１６は、汎用単語発音辞書記憶部１０に記憶されている汎用単語発音辞書を読み込み、それぞれの単語ごとに音素列を入力とし単語を出力するアークを作成する。そして、辞書ＷＦＳＴ作成部１６は、作成された辞書ＷＦＳＴを、辞書ＷＦＳＴ記憶部２４に記憶する。
【００３３】
ステップＳ１８において、言語モデルＷＦＳＴ作成部１８は、汎用言語モデル記憶部１４に記憶されている汎用言語モデル及び音素リスト記憶部１２に記憶されている音素リストを読み込み、辞書ＷＦＳＴの出力する汎用単語には出力された汎用単語の重みを付与し、辞書ＷＦＳＴの出力する音素もしくはサブワードには汎用単語の重みのいずれよりも小さい重みを付与する言語モデルＷＦＳＴを作成する。
【００３４】
図４を参照して、この発明の言語モデルＷＦＳＴの構成の一例を説明する。アークに付随する記号は辞書ＷＦＳＴと同様に、「：（コロン）」の前方の記号列が入力記号であり、後方の記号列が出力記号である。「φ」は入力記号に対応するアークが存在しない場合の失敗遷移を表す。また、「／（スラッシュ）」で区切られた後方に示された記号列は、そのアークを通ったときの重みを示す。例えば、「p(w3|w1w2)」は単語列w1w2w3のトライグラム確率を表す。また、「α(w1w2)」はバイグラムw1w2に対するバックオフ係数を表す。
【００３５】
従来の言語モデルＷＦＳＴには単語を入出力とするアークしか存在しない。この発明の言語モデルＷＦＳＴではそれに加えて、音素もしくはサブワード単位をユニグラムとして入出力するアークが存在する。例えば、図４に示す「a:a/δ」の付随するアークは、音素「a」をユニグラムとして入出力するアークである。ここで、重みにはごく小さい確率δを与える。これにより、音素「a」のユニグラムは、バックオフ係数α(w1w2)及びα(w2)と確率δを掛け合わせた値を伴って出力される。
【００３６】
確率δの値は、サブワード単位のユニグラムがビーム探索で枝刈りされるように、汎用言語モデルに含まれる確率値と比較して十分に小さな値に設定する。図４の例であれば、単語列w1w2w3のトライグラム確率p(w3|w1w2)の1/100以下とすることが望ましい。なお、実際には、これらの確率値は対数スケールに変換され、デコーディング時にはアークを通るごとにそのアークに付随する対数スケールの重みが加算されていくことになる。
【００３７】
言語モデルＷＦＳＴ作成部１８が言語モデルＷＦＳＴを作成する手順をより詳細に説明する。まず、言語モデルＷＦＳＴ作成部１８は、汎用言語モデル記憶部１４に記憶されている汎用言語モデルを読み込む。続いて、言語モデルＷＦＳＴ作成部１８は、音素リスト記憶部１２に記憶されている音素リストを読み込み、それぞれの音素に対して確率δを付与し、汎用言語モデルにユニグラムのエントリとして追加する。このように音素のエントリを追加した汎用言語モデルに基づいて、上述した言語モデルＷＦＳＴの構成に適合するように言語モデルＷＦＳＴを構築する。そして、言語モデルＷＦＳＴ作成部１８は、作成された言語モデルＷＦＳＴを、言語モデルＷＦＳＴ記憶部２６に記憶する。
【００３８】
ステップＳ２８において、汎用ＷＦＳＴ作成部２８は、音素ＷＦＳＴ記憶部２０に記憶されている音素ＷＦＳＴと、音響モデルＷＦＳＴ記憶部２２に記憶されている音響モデルＷＦＳＴと、辞書ＷＦＳＴ記憶部２４に記憶されている辞書ＷＦＳＴと、言語モデルＷＦＳＴ記憶部２６に記憶されている言語モデルＷＦＳＴとを読み込む。汎用ＷＦＳＴ作成部２８は、読み込んだ音素ＷＦＳＴ、音響モデルＷＦＳＴ、辞書ＷＦＳＴ及び言語モデルＷＦＳＴを合成及び最適化して汎用ＷＦＳＴを作成する。そして、汎用ＷＦＳＴ作成部２８は、作成された汎用ＷＦＳＴを、汎用ＷＦＳＴ記憶部３０に記憶する。
【００３９】
この発明の汎用ＷＦＳＴは上述のように構成された辞書ＷＦＳＴ及び言語モデルＷＦＳＴを用いて構築されるため、音素もしくはサブワード単位の出力を受理することが可能になる。また、汎用ＷＦＳＴ単独でデコーディングを行う場合には、音素もしくはサブワード単位のアークにはごく小さい確率δが付随しているため、ビーム探索で枝刈りされ、認識結果には出力されることがない。
【００４０】
ステップＳ３６において、単語追加用ＷＦＳＴ作成部３６は、汎用単語リスト記憶部３２に記憶されている汎用単語リスト及び新規単語読みリスト記憶部３４に記憶されている新規単語読みリストを読み込み、汎用ＷＦＳＴの出力する音素列が新規単語の読みを表す音素列のいずれかに合致する場合には合致した新規単語の重みを付与してその新規単語を出力し、汎用ＷＦＳＴの出力が汎用単語のいずれかに合致する場合には汎用ＷＦＳＴの付与した重みを維持してその汎用単語を出力する単語追加用ＷＦＳＴを作成する。
【００４１】
図５を参照して、この発明で導入する単語追加用ＷＦＳＴの構成の一例を説明する。単語追加用ＷＦＳＴは、汎用単語を入出力するアークと、音素もしくはサブワード単位の系列を入力し新規単語を出力するアークを含む。ここでは汎用単語を「赤」「秋」、新規単語を「阿川（akou）」、「明夫（akio）」としている。汎用単語を入出力するアークは、「赤:赤/1」「秋:秋/1」が付随する上から２本のアークである。ここで、汎用単語を入出力するアークでは、重みに変更を与えないために確率１（対数スケールでは０）の重みを与えている。音素もしくはサブワード単位の系列を入力し新規単語を出力するアークは下から２本のアーク連鎖である。すなわち、「a,k,o,u」を入力とし「阿川」を出力するアーク連鎖及び「a,k,i,o」を入力とし「明夫」を出力するアーク連鎖である。ここで、新規単語を出力するアーク連鎖における最初のアークにのみ、重み「1/δ4」が付与されている。これは、新規単語が４音素からなる場合には、上述した言語モデルＷＦＳＴによりごく小さい確率δの４乗が重みとしてかかるため、この小さい確率δを相殺する値を付与しなければ、新規単語が枝刈りされてしまい、認識結果に出力されないためである。
【００４２】
単語追加用ＷＦＳＴ作成部３６が単語追加用ＷＦＳＴを作成する手順をより詳細に説明する。まず、単語追加用ＷＦＳＴ作成部３６は、汎用単語リスト記憶部３２に記憶されている汎用単語リストを読み込み、それぞれの単語について、その単語を入出力とするアークを生成する。次に、単語追加用ＷＦＳＴ作成部３６は、新規単語読みリスト記憶部３４に記憶されている新規単語読みリストを読み込み、それぞれの音素列を入力とし新規単語を出力するアークを追加する。このとき、新規単語に対応するアーク連鎖の最初のアークに、確率「1/δM」の重みを付与する。ここで、Mは新規単語の音素数を表す。そして、単語追加用ＷＦＳＴ作成部３６は、作成された単語追加用ＷＦＳＴを、単語追加用ＷＦＳＴ記憶部３８に記憶する。
【００４３】
＜音声認識装置＞
図６を参照して、第一実施形態に係る音声認識装置の機能構成の一例を説明する。第一実施形態の音声認識装置２は、音声認識用ＷＦＳＴ作成装置１が作成した音声認識用ＷＦＳＴを用いて音声認識処理を実行する装置である。
【００４４】
音声認識装置２は、汎用ＷＦＳＴ記憶部３０、単語追加用ＷＦＳＴ記憶部３８、入力部５０、音声認識部５２及び出力部５４を含む。音声認識装置２は、音声認識用ＷＦＳＴ作成装置１と同一の装置として構成し、汎用ＷＦＳＴ記憶部３０及び単語追加用ＷＦＳＴ記憶部３８を共有する構成とすることも可能である。
【００４５】
音声認識装置２は、例えば、中央演算処理装置（Central Processing Unit、ＣＰＵ）、主記憶装置（Random Access Memory、ＲＡＭ）等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２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２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。音声認識装置２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２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。
【００４６】
汎用ＷＦＳＴ記憶部３０には、音声認識用ＷＦＳＴ作成装置１の作成した汎用ＷＦＳＴが予め記憶されている。音声認識装置２を音声認識用ＷＦＳＴ作成装置１と同一の装置として構成した場合には音声認識用ＷＦＳＴ作成装置１により作成された汎用ＷＦＳＴをそのまま用いればよい。音声認識装置２を音声認識用ＷＦＳＴ作成装置１と異なる装置として構成した場合には音声認識用ＷＦＳＴ作成装置１の備える汎用ＷＦＳＴ記憶部３０に記憶された汎用ＷＦＳＴをオンラインまたはオフラインで複製して、音声認識装置２の備える汎用ＷＦＳＴ記憶部３０に記憶する。
【００４７】
単語追加用ＷＦＳＴ記憶部３８には、音声認識用ＷＦＳＴ作成装置１の作成した単語追加用ＷＦＳＴが予め記憶されている。音声認識装置２を音声認識用ＷＦＳＴ作成装置１と同一の装置として構成した場合には音声認識用ＷＦＳＴ作成装置１により作成された単語追加用ＷＦＳＴをそのまま用いればよい。音声認識装置２を音声認識用ＷＦＳＴ作成装置１と異なる装置として構成した場合には音声認識用ＷＦＳＴ作成装置１の備える単語追加用ＷＦＳＴ記憶部３８に記憶された単語追加用ＷＦＳＴをオンラインまたはオフラインで複製して、音声認識装置２の備える単語追加用ＷＦＳＴ記憶部３８に記憶する。
【００４８】
図７を参照して、音声認識装置２が実行する音声認識方法の処理フローの一例を、実際に行われる手続きの順に従って説明する。
【００４９】
ステップＳ５０において、入力部５０へ音声データが入力される。入力された音声データは、音声認識部５２へ入力される。
【００５０】
ステップＳ５２において、音声認識部５２は、汎用ＷＦＳＴ記憶部３０に記憶されている汎用ＷＦＳＴ及び単語追加用ＷＦＳＴ記憶部３８に記憶されている単語追加用ＷＦＳＴを読み込み、汎用ＷＦＳＴに対して単語追加用ＷＦＳＴを動的に合成した音声認識用ＷＦＳＴを用いて、入力された音声データを音声認識結果に変換する。
【００５１】
音声認識部５２は、on-the-fly合成でのデコーディングを可能とする。on-the-fly合成とは、ＷＦＳＴの合成を音声認識処理の実行時に行う方法で、探索ネットワークを必要な部分のみ動的に合成することで認識時の消費メモリ量を抑えることができる。on-the-fly合成は、特に言語モデルに対して有効である。言語モデルをＷＦＳＴ化すると、大語彙の２つ組及び３つ組に対するネットワークが構成されるため、事前に合成するとサイズが巨大になってしまう。そこで、言語モデルのみon-the-fly合成をすることで消費メモリを大きく抑えることができる。on-the-fly合成についての詳細は、「大西翼他、“ＷＦＳＴに基づくＴ３音声認識デコーダ”、情報処理学会誌、Vol.51、No.11、2010」などに記載されている。
【００５２】
音声認識部５２では、汎用ＷＦＳＴと単語追加用ＷＦＳＴを、on-the-fly合成を用いてデコーディング時に逐次合成を行う。逐次合成は以下のような式に基づいて行われる。
【００５３】
【数１】
2015014774.tif 000003
【００５４】
ここで、Hは音響モデルＷＦＳＴ、Cは音素ＷＦＳＴ、Lは辞書ＷＦＳＴ、Gは言語モデルＷＦＳＴ、Lpは単語追加用ＷＦＳＴを表す。また、◇演算子はon-the-fly合成を表し、○演算子は最適化処理を伴う逐次的ではない一般的な合成処理を表す。
【００５５】
汎用ＷＦＳＴにおける言語モデルＷＦＳＴはトライグラム部分のみをon-the-fly合成にする構成も可能である。この場合、逐次合成は以下の式に基づいて行われる。
【００５６】
【数２】
2015014774.tif 000004
【００５７】
ここで、Guniはユニグラムのみで構成される言語モデルＷＦＳＴ、Gtri/uniはユニグラム確率を差し引いたトライグラム確率が付与されている言語モデルＷＦＳＴを表す。
【００５８】
on-the-fly合成では汎用ＷＦＳＴと単語追加用ＷＦＳＴをあらかじめ合成しておく必要がないため、それぞれを別個に保存しておくことができる。デコーディング時には、汎用ＷＦＳＴのみをメモリ上に展開しておき、ユーザの音声入力があったときに単語追加用ＷＦＳＴを瞬時にメモリ上にロードして汎用ＷＦＳＴと合成し、音声認識を実行する。
【００５９】
ステップＳ５４において、音声認識部５２で得られた認識結果が出力部５４から外部へ出力される。
【００６０】
汎用ＷＦＳＴには大語彙のモデルを仮定しているため、ユーザに特有の単語は、例えば家族や友人の名前など、少ない単語数に限られる。これにより、ユーザに特有の単語追加用ＷＦＳＴのサイズは小さく抑えることができる。したがって、音声認識装置２は単語追加用ＷＦＳＴを瞬時にメモリにロードすることが可能である。
【００６１】
［第二実施形態］
第一実施形態に係る音声認識用ＷＦＳＴでは、新規単語に最終的に付与される確率はバックオフ係数の値そのものであった。しかし、新規単語には通常、バックオフ係数に加えて、汎用ＷＦＳＴの言語モデルにおける未知語の出現確率が付与される。そこで、単語追加用ＷＦＳＴにおいて新規単語に未知語の出現確率が付与されるように重みを変更する。
【００６２】
第二実施形態に係る音声認識用ＷＦＳＴ作成装置及び音声認識装置では、単語追加用ＷＦＳＴの構成及び単語追加用ＷＦＳＴ作成部の動作が第一実施形態に係る音声認識用ＷＦＳＴ作成装置及び音声認識装置と異なる。
【００６３】
図８を参照して、第二実施形態に係る単語追加用ＷＦＳＴの構成の一例を説明する。第二実施形態に係る単語追加用ＷＦＳＴでは、各新規単語の最初のアークに未知語の出現確率p(unk)を乗じている。この構成により、新規単語はすべてp(unk)という出現確率を伴って出力することができる。
【００６４】
以下、単語追加用ＷＦＳＴを作成する処理について説明する。まず、単語追加用ＷＦＳＴ作成部３６は、第一実施形態と同様に、汎用単語リスト記憶部３２に記憶されている汎用単語リストを読み込み、それぞれの単語について、その単語を入出力とするアークを生成する。次に、単語追加用ＷＦＳＴ作成部３６は、新規単語読みリスト記憶部３４に記憶されている新規単語読みリストを読み込み、それぞれの音素列を入力とし新規単語を出力するアークを追加する。このとき、新規単語に対応するアーク連鎖の最初のアークに、確率「1/δM*p(unk)」の重みを付与する。
【００６５】
このように構成することにより、第二実施形態の単語追加用ＷＦＳＴでは、すべての新規単語に対して未知語の出現確率p(unk)を付与することができる。
【００６６】
［第三実施形態］
第一実施形態及び第二実施形態では、単語追加用ＷＦＳＴが新規単語に付与する出現確率はどれも一律の値だった。しかし、単語ごとに発話される頻度は異なるため、その頻度に合わせて出現確率を調整することで、より認識精度を高めることができる。さらに、新規単語だけではなく汎用単語についても、ユーザごとに出現確率を調整することで認識精度を向上することが可能である。この発明の第三実施形態に係る音声認識用ＷＦＳＴ作成装置及び音声認識装置は、ユーザごとに汎用単語及び新規単語の出現確率を調整することができるように構成する。
【００６７】
＜音声認識用ＷＦＳＴ作成装置＞
図９を参照して、第三実施形態に係る音声認識用ＷＦＳＴ作成装置の機能構成の一例を説明する。第三実施形態に係る音声認識用ＷＦＳＴ作成装置３は、第一実施形態に係る音声認識用ＷＦＳＴ作成装置１と同様に、汎用単語発音辞書記憶部１０、音素リスト記憶部１２、汎用言語モデル記憶部１４、辞書ＷＦＳＴ作成部１６、言語モデルＷＦＳＴ作成部１８、音素ＷＦＳＴ記憶部２０、音響モデルＷＦＳＴ記憶部２２、辞書ＷＦＳＴ記憶部２４、言語モデルＷＦＳＴ記憶部２６、汎用ＷＦＳＴ作成部２８、汎用ＷＦＳＴ記憶部３０、汎用単語リスト記憶部３２、新規単語読みリスト記憶部３４、単語追加用ＷＦＳＴ作成部３６及び単語追加用ＷＦＳＴ記憶部３８を含み、さらに、個人言語モデル記憶部４０、個人言語モデルＷＦＳＴ作成部４２及び個人言語モデルＷＦＳＴ記憶部４４を含む。
【００６８】
個人言語モデル記憶部４０には、予め用意された個人言語モデルが記憶されている。個人言語モデルの構成は汎用言語モデルと同様であり、Ｎグラム単語列、そのＮグラム確率及びそのバックオフ係数の組み合わせを１エントリとする。個人言語モデルは、例えば、個人の書き起しデータ等を用いてトライグラム確率を計算することなどにより作成することができる。個人言語モデルに含まれる単語列は、汎用単語もしくは新規単語に含まれる単語である。
【００６９】
図１０を参照して、音声認識用ＷＦＳＴ作成装置３が実行する音声認識用ＷＦＳＴ作成方法の処理フローの一例を、実際に行われる手続きの順に従って説明する。ステップＳ１６からステップＳ３６までの処理は第一実施形態に係る音声認識用ＷＦＳＴ作成装置１と同様であるので、詳細な説明は省略する。
【００７０】
ステップＳ４２において、個人言語モデルＷＦＳＴ作成部４２は、個人言語モデル記憶部４０に記憶されている個人言語モデルを読み込み、個人言語モデルＷＦＳＴを出力する。個人言語モデルから個人言語モデルＷＦＳＴを構築する方法は、汎用言語モデルから言語モデルＷＦＳＴを作成する処理と同様である。そして、個人言語モデルＷＦＳＴ作成部４２は、作成された個人言語モデルＷＦＳＴを、個人言語モデルＷＦＳＴ記憶部４４に記憶する。
【００７１】
＜音声認識装置＞
図１１を参照して、第三実施形態に係る音声認識装置の機能構成の一例を説明する。第三実施形態に係る音声認識装置４は、第一実施形態に係る音声認識装置２と同様に、汎用ＷＦＳＴ記憶部３０、単語追加用ＷＦＳＴ記憶部３８、入力部５０、音声認識部５２及び出力部５４を含み、さらに、個人言語モデルＷＦＳＴ記憶部４４を含む。音声認識装置４は、第一実施形態と同様に、音声認識用ＷＦＳＴ作成装置３と同一の装置として構成し、汎用ＷＦＳＴ記憶部３０、単語追加用ＷＦＳＴ記憶部３８及び個人言語モデルＷＦＳＴ記憶部４４を共有する構成とすることも可能である。
【００７２】
第三実施形態の音声認識部５２は、汎用ＷＦＳＴ記憶部３０に記憶されている汎用ＷＦＳＴと、単語追加用ＷＦＳＴ記憶部３８に記憶されている単語追加用ＷＦＳＴと、個人言語モデルＷＦＳＴ記憶部４４に記憶されている個人言語モデルＷＦＳＴとを読み込み、汎用ＷＦＳＴに対して単語追加用ＷＦＳＴ及び個人言語モデルＷＦＳＴを動的に合成した音声認識用ＷＦＳＴを用いて、入力された音声データを音声認識結果に変換する。つまり、第一実施形態の音声認識部５２において、音声認識用ＷＦＳＴの後段に個人言語モデルＷＦＳＴをon-the-fly合成したものである。具体的には、on-the-fly合成は以下のような式に基づいて行われる。
【００７３】
【数３】
2015014774.tif 000005
【００７４】
ここで、Gpは個人言語モデルＷＦＳＴを表す。
【００７５】
第一実施形態と同様に、言語モデルＷＦＳＴはトライグラム部分のみをon-the-fly合成にする構成も可能である。この場合、on-the-fly合成は以下の式に基づいて行われる。
【００７６】
【数４】
2015014774.tif 000006
【００７７】
このように構成することで、第三実施形態の音声認識装置４は、個人ごとの単語出現確率が反映されたデコーディングを行うことが可能となり、音声認識精度を向上することができる。
【００７８】
［第四実施形態］
音声認識では、発話された音素を時系列順に音声認識用ＷＦＳＴの単語とマッチングし、マッチした中で確率の高い単語集合のみが認識仮説として残される。発話された音素にマッチしたとしても、確率が低い場合には、認識仮説から外れてしまう。第一実施形態の構成では、音声認識時に新規単語が数多く認識仮説に残ってしまい、汎用単語が外れてしまうという現象が起こる。すると、新規単語が認識結果に湧き出し誤りとして多数出現してしまう。
【００７９】
この課題について、汎用単語として「赤」という単語があり、新規単語として「阿賀/aka」という単語がある場合を例として具体的に説明する。話者が「a,k,a」という音素列を発話したとき、最初の音素「a」が入力された時点では、汎用単語「赤」は単語の最後まで到達していないため、汎用単語「赤」に対する言語確率は付与されない。一方で、新規単語「阿賀/aka」は言語モデルＷＦＳＴにより「a」に対してごく小さい確率δが付与され、単語追加用ＷＦＳＴにより「a:阿賀」に対して音素数分の確率をキャンセルする重み「1/δ3」が付与されるため、新規単語「阿賀/aka」にはδ*1/δ3=1/δ2の重みが付与される。確率δは0以上1以下の値を取り得るが、例えば、0.1未満のように小さい確率であると、1/δ2は大きい値となる。この結果、最初の音素「a」が入力された時点で、汎用単語「赤」へは重みが付与されず、新規単語「阿賀/aka」へは大きい重みが付与される。実際には汎用単語も新規単語も数多くあるため、認識仮説から「赤」が外れてしまうおそれがある。なお、確率δの値が、例えば0.8や0.9のように比較的大きい確率が与えられるような場合には、このような問題は生じにくい。
【００８０】
この課題を解決するために、第四実施形態に係る音声認識用ＷＦＳＴ作成装置及び音声認識装置では、単語追加用ＷＦＳＴの構成及び単語追加用ＷＦＳＴ作成部の動作が第一実施形態に係る音声認識用ＷＦＳＴ作成装置及び音声認識装置と異なるように構成する。
【００８１】
図１２を参照して、第四実施形態に係る単語追加用ＷＦＳＴの構成の一例を説明する。第四実施形態に係る単語追加用ＷＦＳＴでは、各新規単語に対応するアーク連鎖をなす各アークに、言語モデルＷＦＳＴがサブワードに与える確率δの逆数「1/δ」を重みとして付与する。例えば、新規単語「阿賀/aka」では、各音素「a:阿賀」「k:ε」「a:ε」それぞれに重み「1/δ」が付与されていることがわかる。この構成により、最初の音素が入力された時点で新規単語に大きい重みが付与されることを回避することができる。
【００８２】
以下、第四実施形態に係る単語追加用ＷＦＳＴを作成する処理について説明する。まず、単語追加用ＷＦＳＴ作成部３６は、第一実施形態と同様に、汎用単語リスト記憶部３２に記憶されている汎用単語リストを読み込み、それぞれの単語について、その単語を入出力とするアークを生成する。次に、単語追加用ＷＦＳＴ作成部３６は、新規単語読みリスト記憶部３４に記憶されている新規単語読みリストを読み込み、それぞれの音素列を入力とし新規単語を出力するアークを追加する。このとき、新規単語に対応するアーク連鎖をなす各アークに、確率「1/δ」の重みを付与する。
【００８３】
このように構成することにより、第四実施形態の単語追加用ＷＦＳＴでは、最初の音素が入力された時点で新規単語に大きい重みが付与されることがなくなり、新規単語が認識結果に湧き出し誤りとして多数出現することを回避できる。
【００８４】
［第五実施形態］
第二実施形態では、新規単語に対して、最初の音素が発話されたときに未知語の出現確率p(unk)を付与していた。しかし、汎用単語は、辞書ＷＦＳＴ及び言語モデルＷＦＳＴにおいて、音素列がすべて発話されたときに単語確率が付与される。新規単語の方が先に未知語の出現確率p(unk)が付与されるため、確率が低くなり、認識仮説から外れてしまう現象が起こる。
【００８５】
この課題を解決するために、第五実施形態に係る音声認識用ＷＦＳＴ作成装置及び音声認識装置では、単語追加用ＷＦＳＴの構成及び単語追加用ＷＦＳＴ作成部の動作が第二実施形態に係る音声認識用ＷＦＳＴ作成装置及び音声認識装置と異なるように構成する。
【００８６】
図１３を参照して、第五実施形態に係る単語追加用ＷＦＳＴの構成の一例を説明する。第五実施形態に係る単語追加用ＷＦＳＴでは、各新規単語に対応するアーク連鎖の最後のアークに未知語の出現確率「p(unk)」の重みを付与する。例えば、新規単語「阿川/akou」では、最後の音素「u:ε」に重み「p(unk)」が付与されていることがわかる。この構成により、新規単語と汎用単語とで単語確率が付与されるタイミングが同時となる。
【００８７】
以下、第五実施形態に係る単語追加用ＷＦＳＴを作成する処理について説明する。まず、単語追加用ＷＦＳＴ作成部３６は、第二実施形態と同様に、汎用単語リスト記憶部３２に記憶されている汎用単語リストを読み込み、それぞれの単語について、その単語を入出力とするアークを生成する。次に、単語追加用ＷＦＳＴ作成部３６は、新規単語読みリスト記憶部３４に記憶されている新規単語読みリストを読み込み、それぞれの音素列を入力とし新規単語を出力するアークを追加する。このとき、新規単語に対応するアーク連鎖の最後のアークに、未知語の出現確率「p(unk)」の重みを付与する。
【００８８】
このように構成することにより、第五実施形態の単語追加用ＷＦＳＴでは、新規単語と汎用単語とで単語確率が付与されるタイミングが同時となり、新規単語が認識仮説から外れる現象を防ぐことができる。
【００８９】
［第六実施形態］
重み付き有限状態トランスデューサは、処理の効率化を目的として、決定化・最小化処理と重みのプッシング（pushing）処理が施されている場合がある。図１４に決定化・最小化処理とプッシング処理の例を説明する。図１４中で上段に位置するアーク連鎖は未処理のＷＦＳＴであり、中段に位置するアーク連鎖は決定化・最小化処理を行った結果であり、下段に位置するアーク連鎖はさらにプッシング処理を行った結果である。プッシング処理とは、決定化・最小化処理により単語間で共通するアークをまとめたときに、後ろのアークに付与されている重みを前のアークへ移行する処理である。「赤/aka」「秋/aki」という二つの単語が存在し、「赤/aka」は重みが0.8であり、「秋/aki」は重みが0.6であるとする。「赤/aka」と「秋/aki」とは先頭二文字が「ak」で共通しているため、決定化・最小化処理により共通部分を一つのアークにまとめることができる。それぞれの単語に付与されている重みで共通する値は、最初のアークに付与しても全体の出力は等価となるため、最初の音素「a:ε」に共通する0.6を付与し、「赤/aka」の重みを差分の0.2とし、「秋/aki」の重みを差分の0とすることができる。このように複数の単語を決定化・最小化したときに共通する重みを前に押し出す処理がプッシング処理である。
【００９０】
第二実施形態もしくは第五実施形態では、未知語の出現確率p(unk)が新規単語の最初もしくは最後のアークに付与されていた。しかし、辞書ＷＦＳＴ及び言語モデルＷＦＳＴに決定化・最小化処理と重みのプッシング（pushing）処理が施されている場合、汎用単語に対する単語確率が付与されるタイミングは、汎用単語の各音素のアークに対して辞書ＷＦＳＴ及び言語モデルＷＦＳＴの探索を最適化するように分散して付与される。第五実施形態では新規単語に付与する確率が最後のアークに集中しているが、汎用単語の確率は実際には音素ごとに分散しているため、汎用単語の方が先に単語確率がかかってしまい、確率が低くなり、結果として新規単語が湧き出してしまう。
【００９１】
この課題を解決するために、第六実施形態に係る音声認識用ＷＦＳＴ作成装置及び音声認識装置では、単語追加用ＷＦＳＴの構成及び単語追加用ＷＦＳＴ作成部の動作が第五実施形態に係る音声認識用ＷＦＳＴ作成装置及び音声認識装置と異なるように構成する。
【００９２】
図１５を参照して、第六実施形態に係る単語追加用ＷＦＳＴの構成の一例を説明する。第六実施形態に係る単語追加用ＷＦＳＴでは、各新規単語に対応するアーク連鎖をなす各アークに、未知語の出現確率p(unk)を音素数で除した値を重みとして付与する。例えば、新規単語「阿川/akou」では、最初の音素「a:阿川」に重み「1/δ4×p(unk)/4」が付与され、続く音素「k:ε」「o:ε」「u:ε」に重み「p(unk)/4」が付与されていることがわかる。この構成により、単語確率が付与されるタイミングが汎用単語と新規単語で大きく異なることがなくなる。
【００９３】
以下、第六実施形態に係る単語追加用ＷＦＳＴを作成する処理について説明する。まず、単語追加用ＷＦＳＴ作成部３６は、第二実施形態と同様に、汎用単語リスト記憶部３２に記憶されている汎用単語リストを読み込み、それぞれの単語について、その単語を入出力とするアークを生成する。次に、単語追加用ＷＦＳＴ作成部３６は、新規単語読みリスト記憶部３４に記憶されている新規単語読みリストを読み込み、それぞれの音素列を入力とし新規単語を出力するアークを追加する。このとき、新規単語に対応するアーク連鎖をなす各アークに、未知語の出現確率p(unk)を音素数で除した値「p(unk)/M」を重みとして付与する。ここで、Mは新規単語の音素数を表す。
【００９４】
このように構成することにより、第六実施形態の単語追加用ＷＦＳＴでは、単語確率が付与されるタイミングが汎用単語と新規単語で大きく異なることがなく、新規単語の湧き出しを防ぐことができる。
【００９５】
［実施形態の組み合わせ］
第四実施形態の構成を、第二実施形態、第五実施形態及び第六実施形態の構成に組み合わせることが可能である。
【００９６】
第四実施形態の構成を第二実施形態に組み合わせる場合、各新規単語に対応するアーク連鎖をなす各アークに確率δの逆数「1/δ」を重みとして付与し、最初のアークにはさらに未知語の出現確率「p(unk)」の重みを付与すればよい。例えば、新規単語「阿川/akou」では、最初の音素「a:阿川」に重み「p(unk)/δ」を付与し、残りの音素「k:ε」「o:ε」「u:ε」に重み「1/δ」を付与する。
【００９７】
第四実施形態の構成を第五実施形態に組み合わせる場合、各新規単語に対応するアーク連鎖をなす各アークに確率δの逆数「1/δ」を重みとして付与し、最後のアークにはさらに未知語の出現確率「p(unk)」の重みを付与すればよい。例えば、新規単語「阿川/akou」では、最初の三音素「a:阿川」「k:ε」「o:ε」に重み「1/δ」を付与し、最後の音素「u:ε」に重み「p(unk)/δ」を付与する。
【００９８】
第四実施形態の構成を第六実施形態に組み合わせる場合、各新規単語に対応するアーク連鎖をなす各アークに確率δの逆数と未知語の出現確率p(unk)を乗じて音素数で除した値を重みとして付与すればよい。例えば、新規単語「阿川/akou」では、すべての音素「a:阿川」「k:ε」「o:ε」「u:ε」に重み「p(unk)/4δ」を付与する。
【００９９】
［プログラム、記録媒体］
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。上記実施例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。
【０１００】
また、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。
【０１０１】
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。
【０１０２】
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。
【０１０３】
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。
【０１０４】
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】
【０１０５】
１，３  音声認識用ＷＦＳＴ作成装置
２，４  音声認識装置
１０  汎用単語発音辞書記憶部
１２  音素リスト記憶部
１４  汎用言語モデル記憶部
１６  辞書ＷＦＳＴ作成部
１８  言語モデルＷＦＳＴ作成部
２０  音素ＷＦＳＴ記憶部
２２  音響モデルＷＦＳＴ記憶部
２４  辞書ＷＦＳＴ記憶部
２６  言語モデルＷＦＳＴ記憶部
２８  汎用ＷＦＳＴ作成部
３０  汎用ＷＦＳＴ記憶部
３２  汎用単語リスト記憶部
３４  新規単語読みリスト記憶部
３６  単語追加用ＷＦＳＴ作成部
３８  単語追加用ＷＦＳＴ記憶部
４０  個人言語モデル記憶部
４２  個人言語モデルＷＦＳＴ作成部
４４  個人言語モデルＷＦＳＴ記憶部
５０  入力部
５２  音声認識部
５４  出力部
【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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【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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