(57)【要約】【課題】音声認識に失敗した後、再度入力された音声データを適切に認識する。【解決手段】音声認識装置１は、音声認識に失敗した旨を出力した後、再入力された発話をキャプチャして音声データ２１を出力する音声キャプチャ手段１１と、音声データ２１が、再入力される発話に特有の発話パターンを有する場合、音声データ２１に対して、当該特有の発話パターンの特徴を補正して、補正済音声データ２２を出力する補正手段１２と、音響モデルデータ２３および言語モデルデータ２４に基づいて、補正済音声データ２２を音声認識する音声認識制御手段１３を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識装置が、音響モデルデータと言語モデルデータとを用いて、入力された音声を音声認識する音声認識方法であって、
前記音声認識装置が、音声認識に失敗した旨を出力した後、再入力された発話をキャプチャして音声データを出力するステップと、
前記音声データが、再入力される発話に特有の発話パターンを有する場合、前記音声認識装置が、前記音声データに対して、当該特有の発話パターンの特徴を補正して、補正済音声データを出力するステップと、
前記音声認識装置が、音響モデルデータおよび言語モデルデータに基づいて、前記補正済音声データを音声認識するステップ
を備えることを特徴とする音声認識方法。
【請求項２】
前記補正済音声データを出力するステップにおいて、
前記音声データの発話の速度が閾値より遅い場合、
前記音声データの再生速度を上げて、または、長音の母音を切り詰めて、前記補正済音声データを出力する
ことを特徴とする請求項１に記載の音声認識方法。
【請求項３】
前記補正済音声データを出力するステップにおいて、
前記音声データが発話の音間に無音区間を含む場合、
前記音声データの無音区間を取り除いて、前記補正済音声データを出力する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の音声認識方法。
【請求項４】
前記補正済音声データを出力するステップにおいて、
前記音声データが長音の母音を含む場合、
前記音声データの長音の母音を切り詰めて、前記補正済音声データを出力する
ことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の音声認識方法。
【請求項５】
音声認識装置が、音響モデルデータと言語モデルデータとを用いて、入力された音声を音声認識する音声認識方法であって、
前記音声認識装置が、音声認識に失敗した旨を出力した後、再入力された発話をキャプチャして音声データを出力するステップと、
前記音声認識装置が、再入力される発話に特有の複数の発話パターンのうち、前記音声データが有する発話パターンを特定するステップと、
前記音声認識装置が、前記複数の発話パターンに対応した音響モデルデータのうち、特定された発話パターンに対応する音響モデルデータと、言語モデルデータとに基づいて、前記音声データを音声認識するステップ
を備えることを特徴とする音声認識方法。
【請求項６】
音響モデルデータと言語モデルデータとを用いて、入力された音声を音声認識する音声認識装置であって、
音声認識に失敗した旨を出力した後、再入力された発話をキャプチャして音声データを出力する音声キャプチャ手段と、
前記音声データが、再入力される発話に特有の発話パターンを有する場合、前記音声データに対して、当該特有の発話パターンの特徴を補正して、補正済音声データを出力する補正手段と、
音響モデルデータおよび言語モデルデータに基づいて、前記補正済音声データを音声認識する音声認識制御手段
を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項７】
音響モデルデータと言語モデルデータとを用いて、入力された音声を音声認識る音声認識装置であって、
音声認識に失敗した旨を出力した後、再入力された発話をキャプチャして音声データを出力する音声キャプチャ手段と、
再入力される発話に特有の複数の発話パターンのうち、前記音声データが有する発話パターンを特定する特定手段と、
前記複数の発話パターンに対応した音響モデルデータのうち、特定された発話パターンに対応する音響モデルデータと、言語モデルデータとに基づいて、前記音声データを音声認識する音声認識制御手段
を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項８】
コンピュータに、請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載のステップを実行させるための音声認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された音声を音声認識する音声認識方法、音声認識装置および音声認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、音声入力や自動電話応答などにおいて、音声データを文字データに変換する音声認識技術が広く用いられている。
【０００３】
音声認識技術を用いたシステムは、一度音声認識を失敗した後、「もう一度お話下さい」などと表示し、話者に発話の再入力を促す場合がある。その後システムは、新たに入力された音声データの再認識を試みるところ、再度、音声認識に失敗する場合がある。
【０００４】
このように音声認識装置が誤った認識結果を示した場合、操作者がその誤りの程度を指示することにより、操作時間を短縮する方法がある（たとえば特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−２８２９８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
再度音声認識に失敗する様々な原因が考えられるが、その一つに、話者が、人との対面対話と同様に言い直すことが考えられる。すなわち、再度発話する際、話者は、大きい声で発話する、ゆっくり発話する、一音ずつ音を区切って発話する、一音を長く発音して発話するなどの傾向がある。しかしながらこれらの傾向は、音声認識に適さず、却って音声認識の失敗を引き起こす場合がある。
【０００７】
また特許文献１に記載された方法は、操作者に操作させる負担を強いるので、コンシューマ向けサービスに適用しづらい問題がある。
【０００８】
従って本発明の目的は、音声認識に失敗した後、再度入力された音声データを適切に認識することを可能とする音声認識方法、音声認識装置および音声認識プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明の第１の特徴は、音声認識装置が、音響モデルデータと言語モデルデータとを用いて、入力された音声を音声認識する音声認識方法に関する。本発明の第１の特徴に係る音声認識方法は、音声認識装置が、音声認識に失敗した旨を出力した後、再入力された発話をキャプチャして音声データを出力するステップと、音声データが、再入力される発話に特有の発話パターンを有する場合、音声認識装置が、音声データに対して、当該特有の発話パターンの特徴を補正して、補正済音声データを出力するステップと、音声認識装置が、音響モデルデータおよび言語モデルデータに基づいて、補正済音声データを音声認識するステップを備える。
【００１０】
補正済音声データを出力するステップにおいて、音声データの発話の速度が閾値より遅い場合、音声データの再生速度を上げて、または、長音の母音を切り詰めて、補正済音声データを出力しても良い。
【００１１】
補正済音声データを出力するステップにおいて、音声データが発話の音間に無音区間を含む場合、音声データの無音区間を取り除いて、補正済音声データを出力しても良い。
【００１２】
補正済音声データを出力するステップにおいて、音声データが長音の母音を含む場合、音声データの長音の母音を切り詰めて、補正済音声データを出力しても良い。
【００１３】
本発明の第２の特徴は、音声認識装置が、音響モデルデータと言語モデルデータとを用いて、入力された音声を音声認識する音声認識方法に関する。即ち本発明の第２の特徴に係る音声認識方法は、音声認識装置が、音声認識に失敗した旨を出力した後、再入力された発話をキャプチャして音声データを出力するステップと、音声認識装置が、再入力される発話に特有の複数の発話パターンのうち、音声データが有する発話パターンを特定するステップと、音声認識装置が、複数の発話パターンに対応した音響モデルデータのうち、特定された発話パターンに対応する音響モデルデータと、言語モデルデータとに基づいて、音声データを音声認識するステップを備える。
【００１４】
本発明の第３の特徴は、音響モデルデータと言語モデルデータとを用いて、入力された音声を音声認識する音声認識装置に関する。本発明の第３の特徴に係る音声認識装置は、音声認識に失敗した旨を出力した後、再入力された発話をキャプチャして音声データを出力する音声キャプチャ手段と、音声データが、再入力される発話に特有の発話パターンを有する場合、音声データに対して、当該特有の発話パターンの特徴を補正して、補正済音声データを出力する補正手段と、音響モデルデータおよび言語モデルデータに基づいて、補正済音声データを音声認識する音声認識制御手段を備える。
【００１５】
本発明の第４の特徴は、音響モデルデータと言語モデルデータとを用いて、入力された音声を音声認識する音声認識装置に関する。本発明の第４の特徴に係る音声認識装置は、音声認識に失敗した旨を出力した後、再入力された発話をキャプチャして音声データを出力する音声キャプチャ手段と、再入力される発話に特有の複数の発話パターンのうち、音声データが有する発話パターンを特定する特定手段と、複数の発話パターンに対応した音響モデルデータのうち、特定された発話パターンに対応する音響モデルデータと、言語モデルデータとに基づいて、音声データを音声認識する音声認識制御手段を備える。
【００１６】
本発明の第５の特徴は、コンピュータに本発明の第１の特徴または第２の特徴に記載のステップを実行させるための音声認識プログラムに関する。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、音声認識に失敗した後、再度入力された音声データを適切に認識することを可能とする音声認識方法、音声認識装置および音声認識プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施の形態に係る音声認識装置のハードウェア構成と機能ブロックを説明する図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る音声認識方法で特定する再入力の特徴に関する発話パターンを説明する図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る音声認識において、音声を補正する処理を説明するフローチャートである。
【図４】本発明の変形例に係る音声認識装置のハードウェア構成と機能ブロックを説明する図である。
【図５】本発明の変形例に係る音声認識において、音響モデルを選択する処理を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一または類似の部分には同一または類似の符号を付している。
【００２０】
（実施の形態）
図１を参照して、本発明の実施の形態に係る音声認識方法を実現する音声認識装置１を説明する。音声認識装置１は、処理装置１０、記憶装置２０、入力装置３０、出力装置４０などを備える一般的なコンピュータである。所定の機能を実現させるための音声認識プログラムを実行することにより、コンピュータは、図１に示す音声認識装置１として機能する。
【００２１】
入力装置３０は、話者の発話を処理装置１０に入力する装置であって、例えばマイクロフォンである。出力装置４０は、話者に対する指示や話者の発話内容を表示する表示装置、指示や発話内容を音データに変換して出力するスピーカーなどである。
【００２２】
処理装置１０は、音声キャプチャ手段１１、補正手段１２および音声認識制御手段１３を備える。
【００２３】
音声キャプチャ手段１１は、入力装置３０から入力された話者の発話を録音し、音声データ２１を生成して記憶装置２０に記憶する。本発明の実施の形態において音声キャプチャ手段１１は特に、音声認識に失敗した旨を出力した後、再入力された発話をキャプチャして音声データ２１を出力する。出力された音声データ２１は、記憶装置２０に記憶される。
【００２４】
補正手段１２は、音声データ２１が、再入力される発話に特有の発話パターンを有する場合、音声データ２１に対して、当該特有の発話パターンの特徴を補正して、補正済音声データ２２を出力する。出力された補正済音声データ２２は、記憶装置２０に記憶される。
【００２５】
音声認識制御手段１３は、音響モデルデータ２３および言語モデルデータ２４に基づいて、音声データを音声認識する。ここで、音声キャプチャ手段１１が出力した音声データ２１が再入力される発話に特有の発話パターンを有さない場合、音声認識制御手段１３は、音声キャプチャ手段１１が出力した音声データ２１を、音響モデルデータ２３および言語モデルデータ２４に基づいて、文字データに変換する。一方、音声キャプチャ手段１１が出力した音声データ２１が再入力される発話に特有の発話パターンを有する場合、音声認識制御手段１３は、補正手段１２によって出力された補正済音声データ２２を、音響モデルデータ２３および言語モデルデータ２４に基づいて、文字データに変換する。音声認識された結果、得られた文字データは、音声認識の目的に応じて、他の処理手段によって処理されたり、出力装置４０に出力されたりする。
【００２６】
（音声データの補正処理）
補正手段１２による補正処理を説明する。
【００２７】
補正手段１２は、記憶装置２０から音声データ２１を読み出して、発話の音声波形に含まれる特徴量に基づいて、音声データ２１が、再入力される発話に特有な発話パターンを有するか否かを判定する。補正手段１２は、音声データ２１がいずれの発話パターンにも該当しないと判定する場合、その音声データ２１を、音声認識制御手段１３に処理させる。一方、音声データ２１がいずれの発話パターンに該当すると判定する場合、補正手段１２は、該当する発話パターンの特徴を解消するように音声データ２１を補正した補正後音声データ２１を、音声認識制御手段１３に処理させる。音声データ２１が複数の発話パターンに該当する場合、補正手段１２は、該当する各発話パターンを解消するために補正する。
【００２８】
「再入力される発話に特有な発話パターン」は、図２に示すように、大きい声で発話する、ゆっくり発話する、一音ずつ音を区切って発話する、一音を長く発音して発話するなどが考えられる。「大きい声で発話する」発話パターンにおいて話者は、音声認識制御手段１３が想定するよりも大きな声で発話する。「ゆっくり発話する」発話パターンにおいて話者は、「こーんーにーちーはー」と、各音を長く発音する。「一音ずつ音を区切って発話する」発話パターンにおいて話者は、「こ・ん・に・ち・は」と、各音の間に無音期間を設けて発音する。「一音を長く発音して発話する」発話パターンにおいて話者は、「こんにちはー」と、発話中のいずれかの音を長く発音する。
【００２９】
音声データ２１の振幅が所定の閾値よりも大きい場合、話者が大きい声で発話していると判断する。この場合補正手段１２は、音声データ２１の音声波形の振幅を、所定の閾値内に収める補正をして、補正済音声データ２２を出力する。
【００３０】
音声データ２１の発話の速度が所定の閾値より遅い場合、補正手段１２は、話者が「こーんーにーちーはー」などと、ゆっくり発話していると判断する。補正手段１２は、音声データ２１の音声波形の母音部分を特定し、母音部分が所定の閾値よりも長い場合、発話の速度が遅いと判定する。
【００３１】
この場合補正手段１２は、音声データ２１の再生速度を上げて、または、長音の母音を切り詰めて、補正済音声データ２２を出力する。補正手段１２は、音声データ２１の発話の速度に応じて、発話の速度が所定の閾値に収まるように、ｎ倍速で再生される補正済音声データ２２を出力する。補正手段１２は、発話の速度が所定の閾値に収まるように、音声波形を時間軸方向に縮小しても良い。あるいは補正手段１２は、音声データ２１における母音の長さが所定値以上の場合、発話の各音の母音の長さが所定値以下になるように、適切な長さに切り詰めて音声波形を結合する。これにより補正手段１２は、一音の長さが短い、すなわち発話の速度が所定の閾値以内の補正済音声データ２２を出力する。
【００３２】
音声データ２１が発話の音間に無音区間を含む場合、補正手段１２は、話者が「こ・ん・に・ち・は」などと、一音ずつ区切って、発話していると判断する。補正手段１２は、音声データ２１において、ノイズではなく信号と認識された部分において、所定の長さ以上の無音区間がある場合、音声データ２１が、発話の音間に無音区間を含むと判定する。
【００３３】
この場合補正手段１２は、音声データ２１の無音区間を取り除いて、補正済音声データ２２を出力する。補正手段１２は、特定された無音区間を削除して音声波形を結合することで、発話の音間に無音区間を含まない補正済音声データ２２を出力する。
【００３４】
音声データ２１が長音の母音を含む場合、補正手段１２は、話者が「こんにちはー」などと、ある音を長く発音して発話していると判断する。補正手段１２は、音声データ２１の音声波形において、母音部分が所定の閾値よりも長い音を含む場合、長音の母音を含むと判定する。
【００３５】
この場合補正手段１２は、音声データ２１の長音の母音を切り詰めて、補正済音声データ２２を出力する。補正手段１２は、特定された長音の母音の長さが所定値以下になるように、長音の母音を適切な長さに切り詰めて音声波形を結合することにより、長音を含まない補正済音声データ２２を出力する。
【００３６】
図３を参照して、本発明の実施の形態に係る補正手段１２による補正処理の流れを説明する。
【００３７】
まずステップＳ１０１において補正手段１２は、音声データ２１に、再入力された発話に観られる特徴があるか否かを判定する。具体的には、補正手段１２は、音声データ２１において、話者が大きい声で発話している、ゆっくり発話している、一音ずつ区切って話している、音を長く発音しているなどの、特徴があるか否かを判定する。特徴がない場合、補正手段１２は、そのまま処理を終了する。一方、特徴がある場合、補正手段１２は、ステップＳ１０２以降の処理において、再入力された発話に観られる各特徴を、それぞれ解消するために補正する。
【００３８】
ステップＳ１０２において補正手段１２は、音声データ２１の振幅が所定の閾値よりも大きいか否かを判定する。振幅が所定の閾値よりも大きい場合、ステップＳ１０３において補正手段１２は、音声データ２１の音声波形の振幅を小さくする補正をする。
【００３９】
ステップＳ１０４において補正手段１２は、発話の速度が適正か否かを判定する。発話の速度が遅い場合、ステップＳ１０５において補正手段１２は、ｎ倍速で再生されるように補正をする。あるいはステップＳ１０５において補正手段１２は、長音となっている母音を適切な長さまで切り詰める補正をする。
【００４０】
ステップＳ１０６において補正手段１２は、音と音との間に無音区間があるか否かを判定する。無音区間がある場合、ステップＳ１０７において補正手段１２は、不要な無音区間を取り除く補正をする。
【００４１】
ステップＳ１０８において補正手段１２は、間延びしている音があるか否かを判定する。間延びしている音がある場合、ステップＳ１０９において補正手段１２は、間延びしている音すなわち、長音となっている音の母音を適切な長さまで切り詰める補正をする。
【００４２】
ステップＳ１０２ないしステップＳ１０９において、再入力された発話に観られる各特徴がそれぞれ補正されると、補正済音声データ２２が生成され、記憶される。補正済音声データ２２は、音声認識制御手段１３によって音声認識される。
【００４３】
このように本発明の実施の形態に係る音声認識方法は、音声認識に失敗した後、再度音声認識をする際に特有な特徴に応じて、音声データを補正し、補正後の音声データを音声認識する。これにより、音声認識の成功確率を向上させることができる。また音声認識の成功確率の向上に伴って、音声認識を利用するサービスのスムーズな利用を実現することができる。
【００４４】
（変形例）
次に図４を参照して、変形例に係る音声認識装置１ａを説明する。
【００４５】
変形例に係る音声認識装置１ａの記憶装置２０ａは、音響モデルデータ２３の他、第１の発話パターン用音響モデルデータ２５ａ、第２の発話パターン用音響モデルデータ２５ｂ、…を記憶する。第１の発話パターン用音響モデルデータ２５ａ、第２の発話パターン用音響モデルデータ２５ｂ、…は、再入力された発話に観られる各発話パターンに対応した音響モデルデータである。第１の発話パターン用音響モデルデータ２５ａは例えば、話者が大きい声で発話している発話パターンに対応した音響モデルデータである。記憶装置２０ａは、話者が大きい声で、かつゆっくり発話しているなど、複数の発話パターンに対応した音響モデルデータを記憶しても良い。
【００４６】
変形例に係る音声認識装置１ａの処理装置１０ａは、音声キャプチャ手段１１、特定手段１４および音声認識制御手段１３ａを備える。
【００４７】
音声キャプチャ手段１１は、図１を参照して説明した実施の形態に係る音声認識装置１の音声キャプチャ手段１１と同様の処理をする。
【００４８】
特定手段１４は、音声データ２１の発話の音声波形の特徴に基づいて、再入力される発話に特有の複数の発話パターンのうち、音声データ２１が有する発話パターンを特定する。特定手段１４は、実施の形態において説明した補正手段１２における処理と同様に、音声データ２１の振幅が所定の閾値よりも大きいか否か、音声データ２１の発話の速度が所定の閾値より遅いか否か、音声データ２１が発話の音間に無音区間を含むか否か、音声データ２１が長音の母音を含むか否か、などに基づいて、音声データ２１の発話パターンを特定する。
【００４９】
音声認識制御手段１３ａは、図１を参照して説明した実施の形態に係る音声認識装置１の音声認識制御手段１３と同様の処理をするが、補正されていない音声データ２１を音声認識する点、および音響モデル選択手段１５が選択した音響モデルデータを参照する点で異なる。
【００５０】
音響モデル選択手段１５は、特定手段１４が特定した発話パターンに応じて、記憶装置２０ａに記憶された音響モデルデータ２３、第１の発話パターン用音響モデルデータ２５ａ、第２の発話パターン用音響モデルデータ２５ｂ、…から、音声認識制御手段１３による音声認識で用いる音響モデルデータを選択する。具体的には特定手段１４が、音声データ２１の振幅が所定の閾値よりも大きく、話者が大きい声で発話している発話パターン有すると判定した場合、音響モデル選択手段１５は、この発話パターンに対応した音響モデルデータを選択する。
【００５１】
音声認識制御手段１３ａは、音響モデル選択手段１５が選択した音響モデルデータと、言語モデルデータ２４とに基づいて、音声データ２１を、文字データに変換して音声認識する。
【００５２】
図５を参照して、音響モデル選択手段１５による音響モデル選択処理を説明する。ステップＳ２０１において、特定手段１４が再入力された発話に観られる特徴があると判定した場合、音響モデル選択手段１５は、ステップＳ２０２において、特定手段１４によって特定された発話パターンに対応する音響モデルデータを選択する。一方、再入力された発話に観られる特徴がないと判定した場合、音響モデル選択手段１５は、ステップＳ２０３において、一般的な音響モデルデータ２３を選択する。ステップＳ２０２およびステップＳ２０３において選択された音響モデルデータは、音声認識制御手段１３ａによって参照される。
【００５３】
このように変形例に係る音声認識方法によれば、再度音声認識をする際に特有な話者の特徴に応じて予め音響データを加工することで、音声データを補正する処理を経ずに、成功確率が向上した音声認識を実現することができる。
【００５４】
（その他の実施の形態）
上記のように、本発明の実施の形態とその変形例によって記載したが、この開示の一部をなす論述および図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例および運用技術が明らかとなる。
【００５５】
例えば、本発明の実施の形態に記載した音声認識装置は、図１に示すように一つのハードウェア上に構成されても良いし、その機能や処理数に応じて複数のハードウェア上に構成されても良い。また、入力装置と音声認識装置とが通信ネットワークを介して接続されても良い。
【００５６】
本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。従って、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
【符号の説明】
【００５７】
１、１ａ  音声認識装置
１０、１０ａ  処理装置
１１  音声キャプチャ手段
１２  補正手段
１３、１３ａ  音声認識制御手段
１４  特定手段
１５  音響モデル選択手段
２０、２０ａ  記憶装置
２１  音声データ
２２  補正済音声データ
２３  音響モデルデータ
２４  言語モデルデータ
２５ａ  第１の発話パターン用音響モデルデータ
２５ｂ  第２の発話パターン用音響モデルデータ
３０  入力装置
４０  出力装置
【図１】
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【図２】
2015215503.tif 000004
【図３】
2015215503.tif 000005
【図４】
2015215503.tif 000006
【図５】
2015215503.tif 000007