(57)【要約】【課題】日々更新される用語の音声認識の誤りを低減すること。【解決手段】認識対象の文字列に関する情報に基づいて入力データを予め定められた単位の文字列から構成される文字情報として認識して、認識された文字情報に基づいて処理を行う情報処理装置において、文字として処理可能な入力情報を受け付け、受け付けた入力情報を、予め定められた処理単位の文字列に分割し、分割された処理単位の文字列それぞれの出現タイミングの履歴に基づいて、処理単位の文字列それぞれの現時点から予め定められた期間までの使用頻度に関する情報である流行度を算出し、算出された流行度に基づいて、認識対象の文字列に関する情報を更新することを特徴とする。【選択図】図３
2015040908.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象の文字列に関する情報に基づいて入力データを予め定められた単位の文字列から構成される文字情報として認識して、認識された前記文字情報に基づいて処理を行う情報処理装置であって、
文字として処理可能な入力情報を受け付ける入力情報受付部と、
受け付けた前記入力情報を、予め定められた処理単位の文字列に分割する入力情報分割部と、
分割された前記処理単位の文字列それぞれの出現タイミングの履歴に基づいて、前記処理単位の文字列それぞれの現時点から予め定められた期間までの使用頻度に関する情報である流行度を算出する流行度算出部と、
算出された前記流行度に基づいて、前記認識対象の文字列に関する情報を更新する更新処理部と
を含むことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
受け付けた前記入力情報に含まれる文字列に対して付与された付加情報を解析する付加情報解析部
を含み、
前記更新処理部は、算出された前記流行度及び前記付加情報の解析結果に基づいて前記認識対象の文字列に関する情報を更新する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記更新処理部は、前記付加情報の解析結果に応じて、算出された前記流行度に重み付けをして、重み付けされた前記流行度に基づいて前記認識対象の文字列に関する情報を更新する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記更新処理部は、前記付加情報の解析結果に応じて、この付加情報が付与された文字列を前記認識対象の文字列に関する情報から除外する
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記流行度算出部は、分割された前記処理単位の文字列の出現タイミングを示す時間と、この出現タイミングより前に受け付けた前記入力情報から分割された同じ文字列の最後の出現タイミングを示す時間との差の値を流行度として算出する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記更新処理部は、前記流行度を示す差の値が小さいほど、この流行度の前記文字列の認識率が高くなるように前記認識対象の文字列に関する情報を更新する
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記更新処理部は、前記流行度を示す差の値が予め定められた値より大きい場合であって、この流行度の前記文字列の累計出現回数が予め定められた回数よりも多いときに、この流行度の前記文字列を前記認識対象の文字列に関する情報から除外することを禁止する
ことを特徴とする請求項５又は６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記更新処理部は、利用者ごとの前記認識対象の文字列に関する情報を、前記利用者が提供した前記入力情報に応じて更新する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
認識対象の文字列に関する情報に基づいて入力データを予め定められた単位の文字列から構成される文字情報として認識して、認識された前記文字情報に基づいて処理を行う情報処理装置において前記認識対象の文字列に関する情報を更新する情報更新プログラムであって、
文字として処理可能な入力情報を受け付けるステップと、
受け付けた前記入力情報を、予め定められた処理単位の文字列に分割するステップと、
分割された前記処理単位の文字列それぞれの出現タイミングの履歴に基づいて、前記処理単位の文字列それぞれの現時点から予め定められた期間までの使用頻度に関する情報である流行度を算出するステップと、
算出された前記流行度に基づいて、前記認識対象の文字列に関する情報を更新するステップと
を前記情報処理装置に実行させることを特徴とする情報更新プログラム。
【請求項１０】
認識対象の文字列に関する情報に基づいて入力データを予め定められた単位の文字列から構成される文字情報として認識して、認識された前記文字情報に基づいて処理を行う情報処理装置において前記認識対象の文字列に関する情報を更新する情報更新方法であって、
文字として処理可能な入力情報を受け付け、
受け付けた前記入力情報を、予め定められた処理単位の文字列に分割し、
分割された前記処理単位の文字列それぞれの出現タイミングの履歴に基づいて、前記処理単位の文字列それぞれの現時点から予め定められた期間までの使用頻度に関する情報である流行度を算出し、
算出された前記流行度に基づいて、前記認識対象の文字列に関する情報を更新する
ことを特徴とする情報更新方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報更新プログラム及び情報更新方法に関し、特に、入力データを予め定められた単位の文字列から構成される文字情報として認識する処理に用いられる情報の更新に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、用途に合わせて用意された言語モデルや辞書を用いて音声認識処理を行う音声認識装置や、言語モデルや辞書の学習機能を備える音声認識装置が利用されている。このような音声認識装置において、入力されたテキストデータを利用して仮想的な音声認識処理を行い、誤認識された単語の累計出現回数が多いほどその単語の認識率が高くなるよう言語モデルや辞書を更新して、音声認識の誤りを低減する方法が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
会社や各業界等で用いられる用語は日々新しく作られたり更新されたりするので、累計出現回数は少ないが、業務においては重要である場合が多く、特に正しく認識される必要がある。しかしながら、特許文献１に開示された技術においては、誤認識された単語の累計出現回数に応じて言語モデルや辞書を更新するので、このような日々更新され累計出現回数が少ない用語の認識率が高くなるようには言語モデルや辞書の更新が行われず、これらの用語の誤認識は低減されない場合がある。
【０００４】
なお、このような課題は、音声認識処理に限ったものではなく、文字認識処理や機械翻訳処理等の何らかの入力データを予め定められた単位の文字列から構成される文字情報として認識する処理においても同様の課題が生じる。
【０００５】
本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、日々更新される用語の音声認識の誤りを低減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明の一態様は、認識対象の文字列に関する情報に基づいて入力データを予め定められた単位の文字列から構成される文字情報として認識して、認識された前記文字情報に基づいて処理を行う情報処理装置であって、文字として処理可能な入力情報を受け付ける入力情報受付部と、受け付けた前記入力情報を、予め定められた処理単位の文字列に分割する入力情報分割部と、分割された前記処理単位の文字列それぞれの出現タイミングの履歴に基づいて、前記処理単位の文字列それぞれの現時点から予め定められた期間までの使用頻度に関する情報である流行度を算出する流行度算出部と、算出された前記流行度に基づいて、前記認識対象の文字列に関する情報を更新する更新処理部とを含むことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の他の態様は、認識対象の文字列に関する情報に基づいて入力データを予め定められた単位の文字列から構成される文字情報として認識して、認識された前記文字情報に基づいて処理を行う情報処理装置において前記認識対象の文字列に関する情報を更新する情報更新プログラムであって、文字として処理可能な入力情報を受け付けるステップと、受け付けた前記入力情報を、予め定められた処理単位の文字列に分割するステップと、分割された前記処理単位の文字列それぞれの出現タイミングの履歴に基づいて、前記処理単位の文字列それぞれの現時点から予め定められた期間までの使用頻度に関する情報である流行度を算出するステップと、算出された前記流行度に基づいて、前記認識対象の文字列に関する情報を更新するステップとを前記情報処理装置に実行させることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の更に他の態様は、認識対象の文字列に関する情報に基づいて入力データを予め定められた単位の文字列から構成される文字情報として認識して、認識された前記文字情報に基づいて処理を行う情報処理装置において前記認識対象の文字列に関する情報を更新する情報更新方法であって、文字として処理可能な入力情報を受け付け、受け付けた前記入力情報を、予め定められた処理単位の文字列に分割し、分割された前記処理単位の文字列それぞれの出現タイミングの履歴に基づいて、前記処理単位の文字列それぞれの現時点から予め定められた期間までの使用頻度に関する情報である流行度を算出し、算出された前記流行度に基づいて、前記認識対象の文字列に関する情報を更新することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、日々更新される用語の音声認識の誤りを低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態に係る音声認識装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る音声認識装置の機能構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態に係るデータ処理部の機能構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施形態に係るテキストデータを示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係る誤認識データの一覧を示す図である。
【図６】本発明の実施形態に係る流行度算出処理を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態に係る認識辞書記憶部に記憶されているデータを示す図である。
【図８】本発明の実施形態に係るる言語モデルの更新態様を例示する図である。
【図９】本発明の実施形態に係る音声認識装置全体の動作を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施形態に係るデータ処理部の機能構成を示すブロック図である。
【図１１】本発明の実施形態に係るマーカー情報が付与されたテキストデータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。本実施形態においては、音声データに対して音声認識処理を行う音声認識装置において、スキャナ機能を有する画像処理装置等により読み取られた文書がテキスト化されたデータ及びそのデータの流行度に基づいて、音声認識処理の際に用いられる情報を更新する構成に特徴を有する。流行度は、現時点から予め定められた期間（例えば１ヶ月）までの使用頻度に関する情報であり、すなわち累計出現回数に関わらず最近になって頻繁に使用されるようになった度合いを表すことができる。
【００１２】
図１は、本実施形態に係る音声認識装置１のハードウェア構成を例示するブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る音声認識装置１は、一般的なサーバやＰＣ等と同様の構成を含む。すなわち、本実施形態に係る音声認識装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）２０、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）３０、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）４０及びＩ／Ｆ５０がバス８０を介して接続されている。また、Ｉ／Ｆ５０にはＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）６０及び操作部７０が接続されている。なお、音声認識装置１は、図２に示すハードウェア構成に加えて、音声認識処理等を実現するためのエンジンを備える。
【００１３】
ＣＰＵ１０は演算手段であり、音声認識装置１全体の動作を制御する。ＲＡＭ２０は、情報の高速な読み書きが可能な揮発性の記憶媒体であり、ＣＰＵ１０が情報を処理する際の作業領域として用いられる。ＲＯＭ３０は、読み出し専用の不揮発性記憶媒体であり、ファームウェア等のプログラムが格納されている。ＨＤＤ４０は、情報の読み書きが可能な不揮発性の記憶媒体であり、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）や各種の制御プログラム、アプリケーション・プログラム等が格納されている。
【００１４】
Ｉ／Ｆ５０は、バス８０と各種のハードウェアやネットワーク等を接続し制御する。ＬＣＤ６０は、ユーザが音声認識装置１における音声認識結果等を確認するための視覚的ユーザインタフェースである。操作部７０は、キーボードやマウス等、ユーザが音声認識装置１に情報を入力するためのユーザインタフェースである。なお、音声認識装置１が音声認識サーバとして運用される場合、ＬＣＤ６０及び操作部７０等のユーザインタフェースは省略可能である。
【００１５】
このようなハードウェア構成において、ＲＯＭ３０やＨＤＤ４０もしくは図示しない光学ディスク等の記録媒体に格納されたプログラムがＲＡＭ２０に読み出され、ＣＰＵ１０がそれらのプログラムに従って演算を行うことにより、ソフトウェア制御部が構成される。このようにして構成されたソフトウェア制御部と、ハードウェアとの組み合わせによって、本実施形態に係る音声認識装置１の機能を実現する機能ブロックが構成される。
【００１６】
次に、本実施形態に係る音声認識装置１の機能構成について説明する。図２は、本実施形態に係る音声認識装置１の機能構成を示すブロック図である。図２に示すように、本実施形態に係る音声認識装置１は、音声データ受付部１０１、テキストデータ受付部１０２、操作表示制御部１０３、ディスプレイパネル１０４、記憶部１１０及びデータ処理部１２０を有する。また、記憶部１１０は、背景辞書記憶部１１１、認識辞書記憶部１１２、言語モデル記憶部１１３及び音響モデル記憶部１１４を有する。
【００１７】
音声認識装置１を構成する各部は、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせによって構成される。具体的には、ＲＯＭ３０やＨＤＤ４０等の不揮発性記憶媒体に格納されたファームウェア等の制御プログラムが、ＲＡＭ２０にロードされ、それらのプログラムに従ってＣＰＵ１０が演算を行うことにより構成されるソフトウェア制御部と集積回路などのハードウェアとによって音声認識装置１の各部が構成される。
【００１８】
音声データ受付部１０１は、図示しないマイク等から入力された音声信号を、音声認識処理の対象となる音声データとして受け付けて、データ処理部１２０に対して出力する。なお、音声データ受付部１０１は、メモリ等の記憶媒体に記憶されている音声データを、音声認識処理の対象となる音声データとして取得してもよい。
【００１９】
テキストデータ受付部１０２は、後述する音声認識処理に用いられる辞書等を更新するために用いられるテキストデータを受け付けて、データ処理部１２０に対して出力する。テキストデータは、文字データから構成されるテキスト化されたデータであり、例えば、スキャナ機能を有する図示しないＭＦＰ（Ｍｕｌｔｉ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ  Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ：複合機）により読み取られて生成された画像やプリンタにより印刷された紙文書等に含まれる文字を、図示しないＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅａｄｅｒ；光学式文字認識装置）により光学的に読み取って、文字を認識することにより生成される。
【００２０】
すなわち、テキストデータ受付部１０２は、文字として処理可能な入力情報（テキストデータ）を受け付ける入力情報受付部として機能する。なお、ＯＣＲは、ＭＦＰにインストールされるソフトであってもよく、インストールされたＯＣＲソフトが、ＭＦＰのスキャナ機能により読み取られて生成された画像から文字を認識してテキストデータに変換してもよい。
【００２１】
操作表示制御部１０３は、ディスプレイパネル１０４に情報表示を行い若しくはディスプレイパネル１０４を介して入力された情報をデータ処理部１２０に通知する。ディスプレイパネル１０４は、音声認識装置１による音声認識結果等を視覚的に表示する出力インタフェースであると共に、タッチパネルとしてユーザが音声認識装置１を直接操作し若しくは音声認識装置１に対して情報を入力する際の入力インタフェース（操作部）でもある。
【００２２】
背景辞書記憶部１１１には、データ処理部１２０における処理の際に用いられる背景辞書が記憶されている。背景辞書は、データ処理部１２０による形態素解析に用いられる単語をデータ化した辞書であり、後述する認識辞書よりも大規模な語彙を保持し、データ処理部１２０は、背景辞書を用いることにより、解析対象のテキストデータに対して読み等の情報を付与することができる。
【００２３】
認識辞書記憶部１１２には、データ処理部１２０における処理の際に用いられる認識辞書が記憶されている。認識辞書は、認識対象となるカテゴリに応じた単語をデータ化した辞書であり、後述する言語モデル及び音響モデルとともにデータ処理部１２０による音声認識処理に用いられる。認識辞書において、認識対象となるカテゴリ（例えば、画像処理分野、カーナビ分野）において使用される可能性の高い単語に限定することにより、より精度よく音声認識処理を行うことが可能になる。
【００２４】
言語モデル記憶部１１３には、データ処理部１２０における処理の際に用いられる言語モデルが記憶されている。言語モデルは、認識対象となる単語の出現確率及び単語と単語や文と文の接続確率等を示すデータであり、例えば、Ｎグラムモデルがある。音響モデル記憶部１１４には、データ処理部１２０における処理の際に用いられる音響モデルが記憶されている。音響モデルは、音素とその音素の特徴量との関係や、音素を組み合わせた単語とその単語の特徴量との関係を統計的なモデルで表したものであり、例えば、音響モデルとして隠れマルコフモデル（ＨＭＭ；Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）を用いることができる。
【００２５】
データ処理部１２０は、上述した認識辞書記憶部１１２に記憶されている認識辞書、言語モデル記憶部１１３に記憶されている言語モデル及び音響モデル記憶部１１４に記憶されている音響モデルを用いて、音声データ受付部１０１から入力された音声データに対する音声認識処理を行う。具体的には、例えば、データ処理部１２０は、まず音響モデルを用いて、入力された音声データの音素列の各要素からそれぞれの特徴量を計算する。次に、データ処理部１２０は、認識辞書及び言語モデルを用いて、計算された特徴量それぞれに対応する単語及びこれらの単語の並びなどを計算する。このような音声認識処理により、入力された音声データから最も近い語彙を推定して、文字に変換することができる。
【００２６】
また、データ処理部１２０は、上述した背景辞書記憶部１１１に記憶されている背景辞書、認識辞書記憶部１１２に記憶されている認識辞書、言語モデル記憶部１１３に記憶されている言語モデル及び音響モデル記憶部１１４に記憶されている音響モデルを用いて、テキストデータ受付部１０２から入力されたテキストデータに対する仮想音声認識処理を行う。仮想音声認識処理とは、入力されたテキストデータを音声データとみなして行う仮想的な音声認識処理である。仮想音声認識処理の態様については後述する。
【００２７】
また、データ処理部１２０は、仮想音声認識処理の結果に基づいて、認識辞書及び言語モデルを更新するとともに、入力されたテキストデータの流行度に基づいて、認識辞書及び言語モデルをさらに更新する。本実施形態に係る要旨は、入力されたテキストデータの流行度に基づいて、認識辞書及び言語モデルを更新することにある。以下、本実施形態に係るデータ処理部１２０の機能構成を説明する。
【００２８】
図３は、本実施形態に係るデータ処理部１２０の機能構成を例示するブロック図である。図３に示すように、データ処理部１２０は、テキスト解析部１２１、仮想音声認識処理部１２２、誤認識データ抽出部１２３、更新処理部１２４及び流行度算出部１２５を含む。
【００２９】
テキスト解析部１２１は、背景辞書記憶部１１１に記憶されている背景辞書を用いて、テキストデータ受付部１０２から入力されたテキストデータに対して形態素解析を行う。これにより、入力されたテキストデータが単語ごとに分割され、分割された各単語に対して品詞タグや単語の発音を表現する読みが付与される。すなわち、テキスト解析部１２１は、入力情報であるテキストデータを予め定められた処理単位の文字列（単語）に分割する入力情報分割部として機能する。以下、形態素解析されて分割された単語ごとに品詞タグや読みが付与されたテキストデータを「解析済テキストデータ」とする。
【００３０】
仮想音声認識処理部１２２は、認識辞書記憶部１１２に記憶されている認識辞書、言語モデル記憶部１１３に記憶されている言語モデル及び音響モデル記憶部１１４に記憶されている音響モデルを用いて、テキスト解析部１２１により生成された解析済テキストデータに対して仮想音声認識処理を行う。具体的には、仮想音声認識処理部１２２は、まず解析済テキストデータを予め定められた単位（例えば、１文ずつ）で読みが付与された読み文字列として読み込み、ＲＯＭ３０やＨＤＤ４０等の記憶媒体に予め記憶されている変換テーブルに従って、読み込まれた読み文字列を音素列に変換する。
【００３１】
次に、仮想音声認識処理部１２２は、上述した音声認識処理と同様に、認識辞書、言語モデル及び音響モデルに基づいて、解析済テキストデータから変換された音素列から最も近い語彙を推定し、文字（単語）に変換する。以下、解析済テキストデータに対して仮想音声認識処理がなされて文字（単語）に変換されたデータを「仮想認識結果データ」とする。
【００３２】
誤認識データ抽出部１２３は、仮想音声認識処理部１２２により入力された仮想認識結果データに含まれる単語の中から、誤認識されている単語を抽出する。具体的には、誤認識データ抽出部１２３は、入力された仮想認識結果データに含まれる単語と、テキスト解析部１２１から入力された解析済テキストデータとを比較して、対応する単語が異なる場合に、その単語の組を誤認識データとして抽出する。
【００３３】
図４は、テキストデータ受付部１０２が受け付けたテキストデータを例示する図である。図５は、図４に示したテキストデータに対して仮想音声認識処理を行って抽出された誤認識データの一覧を例示する図である。図５に示すように、誤認識データの一覧の左の欄には、誤認識された単語に対応する解析済テキストデータの単語、すなわち仮想音声認識処理により認識されるべき正しい単語とその読みが示されている。図５に示すように、図４に示したテキストデータに含まれる「設計図（せっけいず）」、「スモールサイズ（すもーる／さいず）」等が、仮想認識処理により認識されるべき正しい単語である。
【００３４】
また、図５に示すように、誤認識データの一覧の中央の欄には、誤認識データとして抽出された単語とその読みが示されている。図５に示すように、例えば、本来「設計図（せっけいず）」と認識されるべきところ、「設計ず（せっけい／ず）」と誤認識され、本来「スモールサイズ（すもーる／さいず）」と認識されるべきところ、「すももサイズ（すもも／さいず）」と誤認識されている。また、図５に示すように、誤認識データの一覧の右の欄には、図４に示したテキストデータにおける対応する単語の累計出現回数が示されている。
【００３５】
更新処理部１２４は、誤認識データ抽出部１２３から入力された誤認識データに基づいて、認識辞書記憶部１１２に記憶されている認識辞書及び言語モデル記憶部１１３に記憶されている言語モデルを更新する。具体的には、例えば、更新処理部１２４は、入力された誤認識データに含まれる正しい単語を順に取得し、それぞれの単語について、その単語が認識辞書に登録されていない場合、その単語を認識辞書に登録し、言語モデルにおけるその単語の出現確率やその単語と他の単語との接続確率を予め定められたデフォルト値に設定する。
【００３６】
一方、更新処理部１２４は、その単語が認識辞書にすでに登録されている場合、言語モデルにおけるその単語の出現確率やその単語と他の単語との接続確率を、その単語の誤認識が軽減されるよう変更する（例えば、出現確率や接続確率を高くする）。また、更新処理部１２４は、入力された誤認識データの累計出現回数に応じて、言語モデルにおける単語の出現確率や接続確率の変更量を制御してもよいし、累計出現回数が予め定められた閾値よりも小さい場合は、その単語に対する認識辞書及び言語モデルの更新をしないようにしてもよい。
【００３７】
流行度算出部１２５は、テキストデータ受付部１０２が受け付けたテキストデータに含まれる各単語の流行度を、各単語の出現時間（出現タイミング）の履歴に基づいて算出する。以下、図６を参照して、流行度算出部１２５による流行度算出処理を説明する。図６は、流行度算出部１２５による流行度算出処理を例示するフローチャートである。図６に示すように、流行度算出部１２５は、テキストデータ受付部１０２からテキストデータを受け付けた日時を、テキストデータの出現時間として取得する（Ｓ６００）。なお、テキストデータの出現時間は、テキストデータの元となる文書の読取画像が生成された日時、テキストデータの元となる文書が印刷された日時、テキストデータの元となる文書が作成された日時等であってもよい。
【００３８】
テキストデータの出現時間を取得した流行度算出部１２５は、テキスト解析部１２１から入力された解析済テキストデータを取得する（Ｓ６０１）。解析済テキストデータを取得した流行度算出部１２５は、取得した解析済テキストデータの分割された単語の前回の出現時間を取得する（Ｓ６０２）。前回の出現時間は、テキストデータ受付部１０２がＳ６００において取得した出現時間以前に受け付けたテキストデータに含まれる対応する単語の最後の出現時間であり、例えば、認識辞書に含まれる単語と対応付けて認識辞書記憶部１１２に記憶されている。
【００３９】
例えば、前回受け付けられたテキストデータに含まれる単語「設計図」の出現時間が「７／１  １４：５０」である場合、認識辞書に含まれる「設計図」の単語に対応付けて、「７／１  １４：５０」が前回出現時間として認識辞書記憶部１１２に記憶されている。なお、テキストデータ受付部１０２が今回受け付けたテキストデータに含まれる単語の中で、更新処理部１２４による誤認識データに基づく更新処理により認識辞書に登録された単語は、前回出現時間の情報がないので、その単語に対応する前回出現時間は空欄となる。
【００４０】
流行度算出対象となる単語の前回出現時間を取得した流行度算出部１２５は、取得した前回出現時間とＳ６００において取得した出現時間とに基づいて、対象となる単語の流行度を算出する（Ｓ６０３）。具体的には、流行度算出部１２５は、前回出現時間とＳ６００において取得した出現時間との差分（例えば、単位は分）を、対象となる単語の流行度として算出する。例えば、対象となる単語「設計図」の前回出現時間が「７／１  １４：５０」であり、Ｓ６００において取得した出現時間が「７／１  １５：００」である場合、単語「設計図」の流行度は「１０」となる。このように、単語「設計図」は前回出現した時間から今回出現した時間までの間隔が短く、最近使用頻度が高くなっていると考えられるので、流行度を示す値は小さくなっている（つまり流行度が高くなっている）。なお、前回出現時間が空欄の場合、その単語の流行度は「０」とする。
【００４１】
そして、流行度算出部１２５は、取得した解析済テキストデータに含まれるすべての単語について上述のＳ６０２及びＳ６０３の処理が完了するまで（Ｓ６０４／ＹＥＳ）、未処理の単語についてＳ６０２及びＳ６０３の処理を繰り返す（Ｓ６０４／ＮＯ）。
【００４２】
更新処理部１２４は、流行度算出部１２５から入力された各単語の流行度及び出現時間に基づいて、認識辞書記憶部１１２に記憶されている認識辞書を更新する。具体的には、例えば、更新処理部１２４は、入力された各単語の流行度を、認識辞書に含まれる単語と対応付けて認識辞書記憶部１１２に記憶させて更新するとともに、流行度が更新された単語と対応付けて記憶されている前回出現時間を、入力された出現時間に更新する。なお、本実施形態においては、前回出現時間及び流行度が認識辞書記憶部１１２に記憶される場合を例として説明するが、認識辞書に含まれる単語と対応付けて他の記憶媒体に記憶させてもよい。
【００４３】
図７（ａ）は、認識辞書記憶部１１２に記憶されている更新処理部１２４による更新前の各単語に対応する前回出現時間及び流行度の一覧であり、図７（ｂ）は、更新処理部１２４による更新後の各単語に対応する前回出現時間及び流行度の一覧である。図７（ａ）に示すように、図６のＳ６０１において受け付けた解析済テキストデータ含まれる単語として「設計図」、「プラットフォーム」、「ハードキー」及び「フリック入力」等があり、それぞれの前回出現時間及び前回算出された流行度が各単語と対応付けて記憶されている。また、「スモールサイズ」は、今回初めて出現した単語なので、前回出現時間及び流行度は「−」とされている。
【００４４】
更新処理部１２４は、上述の更新処理により、図７（ｂ）に示すように、各単語の流行度が更新されるとともに、各単語の前回出現時間が流行度算出部１２５から入力された出現時間（図７（ｂ）においては７／１  １５：００）に更新される。なお、図７（ｂ）に示すように、「スモールサイズ」は今回初めて出現した単語なので、流行度は「０」とされている。
【００４５】
また、更新処理部１２４は、流行度算出部１２５から入力された各単語の流行度に基づいて、言語モデル記憶部１１３に記憶されている言語モデルを更新する。具体的には、例えば、更新処理部１２４は、入力された各単語の流行度に応じて、その単語の出現確率やその単語と他の単語との接続確率を、その単語の認識率が高くなるよう変更する。例えば、更新処理部１２４は、流行度が高い（本実施形態においては流行度を示す値が小さい）ほど、その単語の出現確率や接続確率を高くする。なお、上記実施形態においては、初めて出現した単語の流行度の値は「０」としているが、予め定められた他の値としてもよい。
【００４６】
図８は、言語モデル記憶部１１３に記憶されている言語モデルの更新態様を例示する図である。図８に示すように、言語モデルにおける単語の出現確率やその単語と他の単語との接続確率は、優先度で表すことができ、Ｎグラムモデルにおける確率値と解釈できる。したがって、Ｎ＝１における優先度（確率値）は、単語の並びを無視した場合の各単語の出現確率である。例えば、ＩＤが“０１０”である「スモール」の更新前の出現確率は０．２である。
【００４７】
Ｎ＝２における優先度（確率値）は、直前の１単語を履歴として仮定した場合の単語の条件付出現確率である。例えば、図８に示すように、Ｎ＝２における接続関係として、「サイズ」の直前にＩＤが“０１０”である「スモール」が接続されており、この接続関係における更新前の条件付出現確率は０．４である。また、Ｎ＝３における優先度（確率値）は、直前の２単語を履歴として仮定した場合の単語の条件付確率である。
【００４８】
ここで、例えば、「スモールサイズ」の流行度が「０」である場合、更新処理部１２４は、「スモール」の出現確率及び「スモール」と「サイズ」とが接続される接続確率を高くするよう更新する。その結果、図８に示すように、Ｎ＝１における「スモール」の優先度が例えば０．２から０．５に更新され、Ｎ＝２における「サイズ」と「スモール」との接続関係の優先度が例えば０．４から０．７に更新されることになる。これにより、「スモール」の出現確率が「すもも」よりも高くなり、「スモール」と「サイズ」との接続確率が「すもも」と「サイズ」との接続確率よりも高くなるので、図５に示したように「スモールサイズ」を「すももサイズ」と誤認識される可能性を低減することができる。
【００４９】
なお、上記実施形態においては、更新処理部１２４は、流行度に応じて、各単語や接続関係の優先度を更新する場合を例として説明したが、優先度の代わりに流行度を用いてもよい。その場合、流行度を示す値が小さいほど出現確率や接続確率が高くなることを示す。また、更新処理部１２４は、流行度に応じて対象の単語（例えば、「スモール」）の優先度を高くするとともに、誤認識されやすい単語（例えば、「すもも」）の優先度を低くするよう更新してもよいし、誤認識されやすい単語の優先度を低くするのみの更新を行ってもよい。
【００５０】
次に、本実施形態に係る音声認識装置１全体の動作を説明する。図９は、本実施形態に係る音声認識装置１全体の動作を例示するフローチャートである。図９に示すように、テキストデータ受付部１０２がテキストデータを受け付けると、テキスト解析部１２１は、背景辞書記憶部１１１に記憶されている背景辞書を読み込む（Ｓ９００）。背景辞書を読み込んだテキスト解析部１２１は、読み込んだ背景辞書を用いて、テキストデータ受付部１０２が受け付けたテキストデータを解析して、解析済テキストデータを生成して仮想音声認識処理部１２２に対して出力する（Ｓ９０１）。
【００５１】
テキスト解析部１２１から解析済テキストデータが入力された仮想音声認識処理部１２２は、認識辞書記憶部１１２に記憶されている認識辞書を読み込み（Ｓ９０２）、言語モデル記憶部１１３に記憶されている言語モデルを読み込み（Ｓ９０３）、音響モデル記憶部１１４に記憶されている音響モデルを読み込む（Ｓ９０４）。認識辞書、言語モデル及び音響モデルを読み込んだ仮想音声認識処理部１２２は、読み込んだ認識辞書、言語モデル及び音響モデルを用いて、テキスト解析部１２１から入力された解析済テキストデータに対して上述したような仮想音声認識処理を行い、仮想認識結果データを誤認識データ抽出部１２３に対して出力する（Ｓ９０５）。
【００５２】
仮想音声認識処理部１２２から仮想認識結果データが入力された誤認識データ抽出部１２３は、入力された仮想認識結果データから誤認識データを抽出する（Ｓ９０６）。誤認識された単語が存在する場合（Ｓ９０７／ＹＥＳ）、更新処理部１２４は、誤認識された単語に応じて、認識辞書及び言語モデルを更新する（Ｓ９０８）。
【００５３】
一方、誤認識された単語が存在しない又は誤認識されたすべての単語に応じて認識辞書及び言語モデルを更新した場合（Ｓ９０７／ＮＯ）、流行度算出部１２５は、Ｓ９０１においてテキスト解析部１２１により生成された解析済テキストデータに含まれる各単語の流行度を算出して、更新処理部１２４に対して出力する（Ｓ９０９）。流行度算出部１２５から各単語の流行度が入力された更新処理部１２４は、入力された各単語の流行度に応じて、認識辞書及び言語モデルを更新する（Ｓ８１０）。
【００５４】
これにより、図９を参照して上述したように、例えば、「スモールサイズ」の流行度が「０」である場合、更新処理部１２４は、「スモール」の出現確率及び「スモール」と「サイズ」とが接続される接続確率を高くするよう更新する。その結果、「スモール」の出現確率が「すもも」よりも高くなり、「スモール」と「サイズ」との接続確率が「すもも」と「サイズ」との接続確率よりも高くなるので、図５に示したように「スモールサイズ」を「すももサイズ」と誤認識される可能性を低減することができる。
【００５５】
以上説明したように、本実施形態に係る音声認識装置１は、入力されたテキストデータを単語ごとに分割し、分割された各単語の流行度を算出し、算出された各単語の流行度に応じて言語モデル及び認識辞書を更新する。これにより、累計出現回数は多いが最近使用されていない単語よりも、累計出現回数は少ないが最近使用され始めた単語、すなわち流行度の高い単語の認識率が高くなるよう言語モデルや認識辞書を更新することができるので、日々更新される用語の音声認識の誤りを低減することが可能になる。
【００５６】
次に、ユーザにより流行度の重み付けを行う実施形態を説明する。図１０は、ユーザにより流行度の重み付けを行うデータ処理部１２０の機能構成を例示する図である。図１０に示すように、本実施形態に係るデータ処理部１２０は、図３に示した各部に、マーカー解析部１２６が追加された構成をとる。以下、図３を参照して説明した前述の実施形態と同様な動作を行う構成部分については説明を省略し、異なる動作を行う構成部分について説明する。
【００５７】
マーカー解析部１２６は、ユーザによりマーカー情報が付与されたテキストデータを受け付けて、マーカー情報が付与されている単語を抽出して、抽出された単語とその単語に付与されているマーカー情報とを流行度算出部１２５に対して出力する。マーカー情報は、例えば、認識不要な単語や重要な単語等、どのような性質の単語であるかを区別するための付加情報である。すなわち、マーカー解析部１２６は、付加情報を解析する付加情報解析部として機能する。例えば、テキストデータ受付部１０２がテキストデータを受け付けると、テキストデータは操作表示制御部１０３の制御によりディスプレイパネル１０４に表示される。ユーザは、テキストデータが表示されているディスプレイパネル１０４上で、指、タッチペン、マウス、キーボード等を用いて、マーカー情報の付与操作を行う。
【００５８】
図１１は、ディスプレイパネル１０４に表示されているテキストデータを例示する図である。図１１に示すように、ユーザによるマーカー情報の付与操作により、テキストデータにマーカー情報が付与されている。例えば、「今回」や「スモールサイズ」の「サイズ」部分のように取消線が付与されている場合は、その部分の単語は認識不要であることを示す。また、例えば、「フリック入力」や「設計図」部分のように予め定められた色で（図１１においては斜線で示す）塗られている場合は、その部分の単語は重要な単語を示す。
【００５９】
更新処理部１２４は、マーカー解析部１２６から入力された単語及びその単語に付与されたマーカー情報に基づいて、認識辞書記憶部１１２に記憶されている認識辞書及び言語モデル記憶部１１３に記憶されている言語モデルを更新する。例えば、更新処理部１２４は、流行度算出部１２５から入力された各単語の流行度のうち、マーカー解析部１２６により入力された単語の流行度について、その単語に付与されているマーカー情報に基づいて重み付けを行い、重み付けされた流行度に基づいて認識辞書及び言語モデルを修正する。
【００６０】
例えば、重要な単語であることを示すマーカー情報が付与されている場合には、更新処理部１２４は、その単語の流行度がより高くなる（流行度を示す値を小さくする）よう重み付けする。すなわち、重要な単語であることを示すマーカー情報が付与されている単語の認識率がより高くなるよう言語モデルが更新される。
【００６１】
一方、例えば、認識不要な単語であることを示すマーカー情報が付与されている場合には、更新処理部１２４は、認識辞書及び言語モデルからこのマーカー情報が付与されている単語を削除する。その他、更新処理部１２４は、付与されているマーカー情報の種類に応じて、単語の流行度を低くする（流行度を示す値を大きくする）ようにしてもよい。
【００６２】
なお、上記実施形態においては、単語の流行度に応じて、その単語の出現確率やその単語と他の単語との接続確率を、その単語の認識率が高くなるよう変更する場合を例として説明した。その他、単語の流行度が予め定められた度合いよりも低い（すなわち、本実施形態においては、流行度を示す値が予め定められた閾値よりも大きい）場合は、認識辞書及び言語モデルからその単語を削除するようにしてもよい。これにより、使用されなくなっている単語と他の単語との誤認識を防止したり、認識辞書や言語モデルを記憶する記憶領域のメモリ消費を低減したりすることが可能になる。
【００６３】
一方で、流行度が低くてもその単語の累計出現回数が多い場合は、その単語を削除対象から除外するようにしてもよい。この場合、更新処理部１２４は、流行度とともにその単語の累計出現回数を認識辞書記憶部１１２に記憶させる。そして、流行度が低くてもその単語の累計出現回数が予め定められた回数よりも多い場合は、その単語の削除を禁止して、認識辞書及び言語モデルを更新する。これにより、現在は使用されてなくなっている単語であっても、累計出現回数から再度使用される可能性があり、再度使用された場合に認識辞書等にその単語がなく、誤認識が発生するのを防止することが可能になる。なお、この場合、上述のユーザにより付与されたマーカー情報に基づいて、流行度だけでなく累計出現回数に対して重み付けを行ってもよい。
【００６４】
また、上記実施形態において、認識辞書記憶部１１２にユーザごとの認識辞書が記憶され、言語モデル記憶部１１３にユーザごとの言語モデルが記憶されるようにしてもよい。この場合、例えば、ユーザが音声認識装置１にログインする際にディスプレイパネル１０４から入力したユーザ情報を更新処理部１２４が取得し、更新処理の際に、取得したユーザ情報に対応するユーザの認識辞書及び言語モデルを更新する。これにより、ユーザが提供したテキストデータに応じて認識辞書及び言語モデルが更新されるので、ユーザごとの使用状況に応じたより精度よい認識結果を得ることが可能になる。また、ユーザ単位だけでなく、複数のユーザが属するグループ単位の認識辞書及び言語モデルがあってもよい。
【００６５】
また、上記実施形態において、解析対象のテキストデータの元となる読取画像や印刷用紙等を出力するＭＦＰやプリンタをグループに分類し、認識辞書記憶部１１２にグループごとの認識辞書が記憶され、言語モデル記憶部１１３にグループごとの言語モデルが記憶されるようにしてもよい。これにより、同じ業務で使用される機器ごとにグループとして分類されているものであれば、その業務で使用される単語の認識辞書や言語モデルが更新されることが多くなり、よりその業務に適した認識辞書や言語モデルを構築することが可能になる。
【００６６】
また、上記実施形態においては、流行度算出部１２５は、テキストデータの各単語の出現時間と対応する各単語の前回出現時間との差の値を流行度として算出する場合を例として説明した。しかしながら、これは一例であり、流行度算出部１２５は、現時点から予め定められた期間（例えば１ヶ月）における出現回数を流行度としてもよい。この場合、累計出現回数に関わらず最近の出現回数が多いほど流行度が高いことを示すので、この期間の出現回数が多いほど、その単語の認識率が高くなるように言語モデルを更新することになる。
【００６７】
また、上記実施形態においては、テキストデータからテキスト解析部１２１により分割される単位や、誤認識データ抽出部１２３により誤認識データとして抽出される単位や、流行度を算出する単位等、各種処理を行う単位は単語とする場合を例として説明した。しかしながら、これは一例であり、複数の単語の並びやひとまとまりの句など、予め定められた処理単位の文字列であればよい。
【００６８】
また、上記実施形態においては、まず、入力されたテキストデータに基づいて仮想音声認識処理を行い、抽出した誤認識データに基づいて認識辞書及び言語モデルを更新し、その後入力されたテキストデータの流行度を算出して、算出された流行度に基づいてさらに認識辞書及び言語モデルを更新する場合を例として説明したが、仮想音声認識処理により抽出した誤認識データに基づく更新処理（すなわち図９のＳ９０２〜Ｓ９０８）は省略可能である。この場合、更新処理部１２４は、流行度算出部１２５により流行度が算出された単語のうち、認識辞書に記憶されていない単語を登録する。
【００６９】
また、この場合、認識辞書及び言語モデルの更新は、入力されたテキストデータに含まれる単語の流行度に基づいて行われるので、本実施形態は、音声認識処理に用いられる認識辞書や言語モデルの更新だけでなく、文字認識処理や機械翻訳等のようにテキストデータや音声データ等の何らかの入力データを予め定められた単位の文字列から構成される文字情報として認識して、認識された文字情報に基づいて処理を行う場合における、辞書や言語モデル等の認識対象の文字列に関する情報の更新においても同様に適用可能である。
【００７０】
また、上記実施形態においては、図２において説明したように音声認識装置１に背景辞書記憶部１１１、認識辞書記憶部１１２、言語モデル記憶部１１３及び音響モデル記憶部１１４が含まれる場合を例として説明した。しかしながら、本実施形態に係る要旨は、入力されたテキストデータの流行度に応じて認識辞書及び言語モデルを更新することにある。したがって、背景辞書記憶部１１１、認識辞書記憶部１１２、言語モデル記憶部１１３及び音響モデル記憶部１１４は、音声認識装置１の外部に設けられてもよい。
【００７１】
例えば、音声認識装置１とネットワークを介して接続されたサーバ等に背景辞書記憶部１１１、認識辞書記憶部１１２、言語モデル記憶部１１３及び音響モデル記憶部１１４を設け、データ処理部１２０は、ネットワークを介してサーバにアクセスして各種辞書やモデルにアクセスすることにより、上記実施形態と同様の処理が可能である。
【符号の説明】
【００７２】
１  音声認識装置
１０  ＣＰＵ
２０  ＲＡＭ
３０  ＲＯＭ
４０  ＨＤＤ
５０  Ｉ／Ｆ
６０  ＬＣＤ
７０  操作部
８０  バス
１０１  音声データ受付部
１０２  テキストデータ受付部
１０３  操作表示制御部
１０４  ディスプレイパネル
１１０  記憶部
１１１  背景辞書記憶部
１１２  認識辞書記憶部
１１３  言語モデル記憶部
１１４  音響モデル記憶部
１２０  データ処理部
１２１  テキスト解析部
１２２  仮想音声認識処理部
１２３  誤認識データ抽出部
１２４  更新処理部
１２５  流行度算出部
１２６  マーカー解析部
【先行技術文献】
【特許文献】
【００７３】
【特許文献１】特許第５０４０９０９号公報
【図１】
2015040908.tif 000003
【図２】
2015040908.tif 000004
【図３】
2015040908.tif 000005
【図４】
2015040908.tif 000006
【図５】
2015040908.tif 000007
【図６】
2015040908.tif 000008
【図７】
2015040908.tif 000009
【図８】
2015040908.tif 000010
【図９】
2015040908.tif 000011
【図１０】
2015040908.tif 000012
【図１１】
2015040908.tif 000013