(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識単語が登録されている認識単語辞書と棄却単語が登録されている棄却単語辞書とを備え、入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語の類似度が予め設定されている第１の閾値以下の場合に前記入力音声を棄却する音声認識装置であって、
前記入力音声と前記棄却単語との類似度を算出し、最も類似度が高い棄却単語を特定する第１の特定手段と、
前記入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語を特定する第２の特定手段と、
特定された前記棄却単語の類似度が、予め設定されている、前記第１の閾値より大きい第３の閾値を超えている場合には、特定された前記認識単語の類似度が前記第１の閾値を越えていても、前記入力音声を棄却する照合手段と、
を備え、
前記照合手段は、特定された前記認識単語の類似度が、前記第１の閾値より大きい第２の閾値を超えている場合には、特定された前記棄却単語の類似度が前記第３の閾値を超えているかいないかにかかわらず、特定された前記認識単語を出力する、
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記照合手段は、特定された前記棄却単語の類似度が前記第３の閾値以下であり、特定された前記認識単語の類似度が所定の条件を満たしている場合には、特定された前記認識単語を出力し、特定された前記棄却単語の類似度が前記第３の閾値以下であり、特定された前記認識単語の類似度が前記所定の条件を満たしていない場合には、前記入力音声を棄却する、
ことを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記所定の条件は、特定された前記認識単語の類似度が、特定された前記棄却単語の類似度を越えており、且つ前記第１の閾値を越えていることである、
ことを特徴とする請求項２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
認識単語が登録されている認識単語辞書と棄却単語が登録されている棄却単語辞書とを備え、入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語の類似度が予め設定されている第１の閾値以下の場合に前記入力音声を棄却する音声認識装置であって、
前記入力音声と前記棄却単語との類似度を算出し、最も類似度が高い棄却単語を特定する第１の特定手段と、
前記入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語を特定する第２の特定手段と、
特定された前記棄却単語の類似度が、予め設定されている、前記第１の閾値より大きい第３の閾値を超えている場合には、特定された前記認識単語の類似度が前記第１の閾値を越えていても、前記入力音声を棄却する照合手段と、
を備え、
前記照合手段は、
特定された前記棄却単語の類似度が前記第３の閾値以下であり、特定された前記認識単語の類似度が所定の条件を満たしている場合には、特定された前記認識単語を出力し、
特定された前記棄却単語の類似度が前記第３の閾値以下であり、特定された前記認識単語の類似度が前記所定の条件を満たしていない場合には、前記入力音声を棄却し、
前記所定の条件は、
特定された前記認識単語の類似度が、前記第１の閾値より大きい第２の閾値以下であり、特定された前記認識単語の類似度が、特定された前記棄却単語の類似度を越えており、且つ前記第１の閾値を越えているという第１の条件と、
特定された前記認識単語の類似度が、前記第２の閾値を超えているという第２の条件と、
のどちらかである、
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項５】
認識単語が登録されている認識単語辞書と棄却単語が登録されている棄却単語辞書とを備え、入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語の類似度が予め設定されている第１の閾値以下の場合に前記入力音声を棄却する音声認識装置であって、
前記入力音声と前記棄却単語との類似度を算出し、最も類似度が高い棄却単語を特定する第１の特定手段と、
前記入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語を特定する第２の特定手段と、
特定された前記棄却単語の類似度が、予め設定されている、前記第１の閾値より大きい第３の閾値を超えている場合には、特定された前記認識単語の類似度が前記第１の閾値を越えていても、前記入力音声を棄却する照合手段と、
を備え、
値の異なる複数の第３の閾値が予め設定され、前記棄却単語ごとに前記複数の第３の閾値の内のいずれかが対応付けられており、
前記照合手段は、特定された前記棄却単語の類似度が対応する前記第３の閾値を超えている場合に、前記入力音声を棄却する、
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項６】
認識単語が登録されている認識単語辞書と棄却単語が登録されている棄却単語辞書とを備え、入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語の類似度が予め設定されている第１の閾値以下の場合に前記入力音声を棄却する音声認識装置であって、
前記入力音声と前記棄却単語との類似度を算出し、最も類似度が高い棄却単語を特定する第１の特定手段と、
前記入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語を特定する第２の特定手段と、
特定された前記棄却単語の類似度が、予め設定されている、前記第１の閾値より大きい第３の閾値を超えている場合には、特定された前記認識単語の類似度が前記第１の閾値を越えていても、前記入力音声を棄却する照合手段と、
特定された前記棄却単語と特定された前記認識単語との単語間の類似度を算出し、算出した単語間の類似度が高い程、特定された前記棄却単語に対する前記第３の閾値を高く設定する設定手段と、
を備え、
前記照合手段は、特定された前記棄却単語の類似度が対応する前記第３の閾値を超えている場合に、前記入力音声を棄却する、
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項７】
前記設定手段は、所定の値以上となるように前記第３の閾値を設定する、
ことを特徴とする請求項６に記載の音声認識装置。
【請求項８】
認識単語が登録されている認識単語辞書と棄却単語が登録されている棄却単語辞書とを備え、入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語の類似度が予め設定されている第１の閾値以下の場合に前記入力音声を棄却する音声認識装置の音声認識方法であって、
前記入力音声と前記棄却単語との類似度を算出し、最も類似度が高い棄却単語を特定し、
前記入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語を特定し、
特定された前記棄却単語の類似度が、予め設定されている、前記第１の閾値より大きい第３の閾値を超えている場合には、特定した前記認識単語の類似度が前記第１の閾値を越えていても、前記入力音声を棄却し、
特定された前記認識単語の類似度が、前記第１の閾値より大きい第２の閾値を超えている場合には、特定された前記棄却単語の類似度が前記第３の閾値を超えているかいないかにかかわらず、特定された前記認識単語を出力する、
ことを特徴とする音声認識方法。
【請求項９】
認識単語が登録されている認識単語辞書と棄却単語が登録されている棄却単語辞書とを備え、入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語の類似度が予め設定されている第１の閾値以下の場合に前記入力音声を棄却する音声認識装置の音声認識方法であって、
前記入力音声と前記棄却単語との類似度を算出し、最も類似度が高い棄却単語を特定し、
前記入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語を特定し、
特定された前記棄却単語の類似度が、予め設定されている、前記第１の閾値より大きい第３の閾値を超えている場合には、特定した前記認識単語の類似度が前記第１の閾値を越えていても、前記入力音声を棄却し、
特定された前記棄却単語の類似度が前記第３の閾値以下であり、特定された前記認識単語の類似度が所定の条件を満たしている場合には、特定された前記認識単語を出力し、
特定された前記棄却単語の類似度が前記第３の閾値以下であり、特定された前記認識単語の類似度が前記所定の条件を満たしていない場合には、前記入力音声を棄却し、
前記所定の条件は、
特定された前記認識単語の類似度が、前記第１の閾値より大きい第２の閾値以下であり、特定された前記認識単語の類似度が、特定された前記棄却単語の類似度を越えており、且つ前記第１の閾値を越えているという第１の条件と、
特定された前記認識単語の類似度が、前記第２の閾値を超えているという第２の条件と、
のどちらかである、
ことを特徴とする音声認識方法。
【請求項１０】
認識単語が登録されている認識単語辞書と棄却単語が登録されている棄却単語辞書とを備え、入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語の類似度が予め設定されている第１の閾値以下の場合に前記入力音声を棄却する音声認識装置の音声認識方法であって、
前記入力音声と前記棄却単語との類似度を算出し、最も類似度が高い棄却単語を特定し、
前記入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語を特定し、
特定された前記棄却単語の類似度が、予め設定されている、前記第１の閾値より大きい第３の閾値を超えている場合には、特定した前記認識単語の類似度が前記第１の閾値を越えていても、前記入力音声を棄却し、
値の異なる複数の第３の閾値が予め設定され、前記棄却単語ごとに前記複数の第３の閾値の内のいずれかが対応付けられており、
前記入力音声の棄却では、特定された前記棄却単語の類似度が対応する前記第３の閾値を超えている場合に、前記入力音声を棄却する、
ことを特徴とする音声認識方法。
【請求項１１】
認識単語が登録されている認識単語辞書と棄却単語が登録されている棄却単語辞書とを備え、入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語の類似度が予め設定されている第１の閾値以下の場合に前記入力音声を棄却する音声認識装置の音声認識方法であって、
前記入力音声と前記棄却単語との類似度を算出し、最も類似度が高い棄却単語を特定し、
前記入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語を特定し、
特定された前記棄却単語の類似度が、予め設定されている、前記第１の閾値より大きい第３の閾値を超えている場合には、特定した前記認識単語の類似度が前記第１の閾値を越えていても、前記入力音声を棄却し、
特定された前記棄却単語と特定された前記認識単語との単語間の類似度を算出し、算出した単語間の類似度が高い程、特定された前記棄却単語に対する前記第３の閾値を高く設定し、
前記入力音声の棄却では、特定された前記棄却単語の類似度が対応する前記第３の閾値を超えている場合に、前記入力音声を棄却する、
ことを特徴とする音声認識方法。
【請求項１２】
認識単語が登録されている認識単語辞書と棄却単語が登録されている棄却単語辞書とを備え、入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語の類似度が予め設定されている第１の閾値以下の場合に前記入力音声を棄却する音声認識装置のコンピュータに、
前記入力音声と前記棄却単語との類似度を算出し、最も類似度が高い棄却単語を特定し、
前記入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語を特定し、
特定された前記棄却単語の類似度が、予め設定されている、前記第１の閾値より大きい第３の閾値を超えている場合には、特定した前記認識単語の類似度が前記第１の閾値を越えていても、前記入力音声を棄却し、
特定された前記認識単語の類似度が、前記第１の閾値より大きい第２の閾値を超えている場合には、特定された前記棄却単語の類似度が前記第３の閾値を超えているかいないかにかかわらず、特定された前記認識単語を出力する、
処理を実行させる、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１３】
認識単語が登録されている認識単語辞書と棄却単語が登録されている棄却単語辞書とを備え、入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語の類似度が予め設定されている第１の閾値以下の場合に前記入力音声を棄却する音声認識装置のコンピュータに、
前記入力音声と前記棄却単語との類似度を算出し、最も類似度が高い棄却単語を特定し、
前記入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語を特定し、
特定された前記棄却単語の類似度が、予め設定されている、前記第１の閾値より大きい第３の閾値を超えている場合には、特定した前記認識単語の類似度が前記第１の閾値を越えていても、前記入力音声を棄却し、
特定された前記棄却単語の類似度が前記第３の閾値以下であり、特定された前記認識単語の類似度が所定の条件を満たしている場合には、特定された前記認識単語を出力し、
特定された前記棄却単語の類似度が前記第３の閾値以下であり、特定された前記認識単語の類似度が前記所定の条件を満たしていない場合には、前記入力音声を棄却する、
処理を実行させ、
前記所定の条件は、
特定された前記認識単語の類似度が、前記第１の閾値より大きい第２の閾値以下であり、特定された前記認識単語の類似度が、特定された前記棄却単語の類似度を越えており、且つ前記第１の閾値を越えているという第１の条件と、
特定された前記認識単語の類似度が、前記第２の閾値を超えているという第２の条件と、
のどちらかである、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
認識単語が登録されている認識単語辞書と棄却単語が登録されている棄却単語辞書とを備え、入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語の類似度が予め設定されている第１の閾値以下の場合に前記入力音声を棄却する音声認識装置のコンピュータに、
前記入力音声と前記棄却単語との類似度を算出し、最も類似度が高い棄却単語を特定し、
前記入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語を特定し、
特定された前記棄却単語の類似度が、予め設定されている、前記第１の閾値より大きい第３の閾値を超えている場合には、特定した前記認識単語の類似度が前記第１の閾値を越えていても、前記入力音声を棄却する、
処理を実行させ、
値の異なる複数の第３の閾値が予め設定され、前記棄却単語ごとに前記複数の第３の閾値の内のいずれかが対応付けられており、
前記入力音声の棄却では、特定された前記棄却単語の類似度が対応する前記第３の閾値を超えている場合に、前記入力音声を棄却する、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１５】
認識単語が登録されている認識単語辞書と棄却単語が登録されている棄却単語辞書とを備え、入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語の類似度が予め設定されている第１の閾値以下の場合に前記入力音声を棄却する音声認識装置のコンピュータに、
前記入力音声と前記棄却単語との類似度を算出し、最も類似度が高い棄却単語を特定し、
前記入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語を特定し、
特定された前記棄却単語の類似度が、予め設定されている、前記第１の閾値より大きい第３の閾値を超えている場合には、特定した前記認識単語の類似度が前記第１の閾値を越えていても、前記入力音声を棄却し、
特定された前記棄却単語と特定された前記認識単語との単語間の類似度を算出し、算出した単語間の類似度が高い程、特定された前記棄却単語に対する前記第３の閾値を高く設定する、
処理を実行させ、
前記入力音声の棄却では、特定された前記棄却単語の類似度が対応する前記第３の閾値を超えている場合に、前記入力音声を棄却する、
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識装置、音声認識方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、特定の発声内容や特定のコマンドのみを認識する装置が開発され、情報システムに活用され始めている。そのような装置の一例として音声認識装置が知られている。音声認識装置は、ユーザの発声内容を認識して、情報提供システムへの入力として受け付ける装置である。
【０００３】
このような音声認識装置は、例えば、コールセンター用のシステムで活用されている。この場合、音声認識装置は、例えば、大量の通話内容の中から予め登録されているキーワード（認識単語）を含む通話内容を抽出し、通話内容を分類あるいは分析するために、含んでいるキーワードに応じてインデックスを付与するためなどに活用されている。
【０００４】
音声による検索機能や情報提供機能などの精度を向上させるためには、ユーザの発声内容に対するレスポンスの精度を高める必要がある。つまり、音声認識装置における精度の向上が不可欠である。すなわち、音声認識装置においては、誤検出を少なくし適切な認識結果のみを精度よく検出する技術、つまり、高い再現率と高い適合率とを得られる技術が求められている。
【０００５】
ここで、再現率は、網羅性に関する指標であり、音声認識においては、正しく認識した単語数を認識すべき単語数で除したものである。また、適合率は、正確性に関する指標であり、音声認識においては、正しく認識した単語数を認識した単語数で除したものである。
【０００６】
適切な認識単語を精度よく検出することを目的とした技術が、例えば、特許文献１（以下において、従来技術１ともいう）と特許文献２（以下において、従来技術２ともいう）で提案されている。
【０００７】
特許文献１で提案されている音声認識装置（以下、従来技術１の音声認識装置という）は、認識対象の認識単語とは別に、環境に適応した雑音モデル（以下、環境適応雑音モデルという）を記憶し、入力音声の特徴量を認識単語と環境適応雑音モデルとそれぞれ比較してそれぞれの類似度を算出する。そして、従来技術１の音声認識装置は、最も類似度が高い認識単語の類似度が環境適応雑音モデルの類似度より高い場合に、最も類似度が高い認識単語を認識結果として出力する。
【０００８】
図１８Ａと図１８Ｂは、いずれも、従来技術１における認識単語“岡山”が検出される範囲（以下、検出範囲という）ＢＤ２を示す図である。図１８は、従来技術１の環境適応雑音モデルを棄却単語とみなし、認識単語を“岡山”、棄却単語を“和歌山”と“富山”とした場合の例を示すものである。従来技術１の方法では、図１８に示すように、閾値（以下、第１閾値という）Ｔ１を調整しても、検出範囲ＢＤ２を、高い再現率と高い適合率とが得られる理想的な範囲（以下、理想範囲という）ＢＤ１に近づけることは困難である。なお、図中のＳＣ１は、発声内容に対する認識単語“岡山”の類似度を示している。また、図中のＳＣ２とＳＣ３は、それぞれ、発声内容に対する棄却単語“和歌山”の類似度と棄却単語“富山”の類似度を示している。
【０００９】
第１閾値Ｔ１を下げると、図１８Ａに示すように、それに伴い認識単語“岡山”の類似度ＳＣ１が棄却単語の類似度（ＳＣ２とＳＣ３）より高い範囲が広くなるため、高い再現率を得ることが可能となるが、適合率が劣化してしまう。一方、第１閾値Ｔ１を上げると、図１８Ｂに示すように、適合率を向上させることができるが、それに伴い本来認識すべき単語を網羅できなくなり、再現率が劣化してしまう。
【００１０】
また、特許文献２で提案されている音声認識装置（以下、従来技術２の音声認識装置という）は、第１閾値Ｔ１とは別に、認識単語用の第２閾値Ｔ２を記憶し、入力音声の特徴量と各認識単語との類似度と入力音声の特徴量と各棄却単語との類似度をそれぞれ算出する。そして、従来技術２の音声認識装置は、最も類似度が高い認識単語の類似度が第２閾値Ｔ２より高い場合、あるいは、最も類似度が高い認識単語の類似度が第２閾値Ｔ２以下であっても、第１閾値Ｔ１と最も類似度が高い棄却単語の類似度よりも高い場合に、最も類似度が高い認識単語を認識結果として出力するものである。
【００１１】
図１９Ａと図１９Ｂは、いずれも、従来技術２における認識単語“岡山”の検出範囲ＢＤ２を示す図である。従来技術２の方法では、図１９に示すように、第２閾値Ｔ２を調整することで、従来技術１の場合と比較すれば、検出範囲ＢＤ２を理想範囲ＢＤ１に近づけることができるものの、まだ十分ではない。
【００１２】
第２閾値Ｔ２を下げると、図１９Ａに示すように、それに伴い認識単語“岡山”の類似度ＳＣ１が第２閾値Ｔ２より高くなる範囲が広がるため、高い再現率を得ることが可能となるが、適合率が劣化してしまう。一方、第２閾値Ｔ２を上げたとしても、図１９Ｂに示すように、認識単語“岡山”の類似度ＳＣ１が第２閾値Ｔ２以下の場合であっても第１閾値Ｔ１と最も類似度が高い棄却単語の類似度（ＳＣ２又はＳＣ３）よりも高い場合には、認識単語“岡山”を認識結果としているため、適合率をある程度向上させることができるのみである。
【００１３】
以上に説明したように、従来技術１と２では、高い再現率と高い適合率とが得られる理想範囲ＢＤ１に近づくように検出範囲ＢＤ２を調整することが非常に難しい場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１４】
【特許文献１】特開２００３−２０２８８７号公報
【特許文献２】特開２００８−１２９２６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
一つの側面では、本発明は、高い再現率と高い適合率とが得られる音声認識を実現することを可能とする音声認識装置、音声認識方法、及び、プログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
一態様における音声認識装置は、認識単語が登録されている認識単語辞書と棄却単語が登録されている棄却単語辞書とを備え、入力音声と認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語の類似度が予め設定されている第１の閾値以下の場合に入力音声を棄却する音声認識装置であって、入力音声と棄却単語との類似度を算出し、最も類似度が高い棄却単語を特定する第１の特定手段と、入力音声と認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語を特定する第２の特定手段と、特定された棄却単語の類似度が、予め設定されている、第１の閾値より大きい第３の閾値を超えている場合には、特定された認識単語の類似度が第１の閾値を越えていても、入力音声を棄却する照合手段と、を備え、照合手段は、特定された認識単語の類似度が、第１の閾値より大きい第２の閾値を超えている場合には、特定された棄却単語の類似度が第３の閾値を超えているかいないかにかかわらず、特定された認識単語を出力する、ことを特徴としている。
【００１７】
一態様における音声認識方法は、認識単語が登録されている認識単語辞書と棄却単語が登録されている棄却単語辞書とを備え、入力音声と認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語の類似度が予め設定されている第１の閾値以下の場合に入力音声を棄却する音声認識装置の音声認識方法であって、入力音声と棄却単語との類似度を算出し、最も類似度が高い棄却単語を特定し、入力音声と認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語を特定し、特定された棄却単語の類似度が、予め設定されている、第１の閾値より大きい第３の閾値を超えている場合には、特定した認識単語の類似度が第１の閾値を越えていても、入力音声を棄却し、特定された認識単語の類似度が、第１の閾値より大きい第２の閾値を超えている場合には、特定された棄却単語の類似度が第３の閾値を超えているかいないかにかかわらず、特定された認識単語を出力する、ことを特徴としている。
【００１８】
一態様におけるプログラムは、認識単語が登録されている認識単語辞書と棄却単語が登録されている棄却単語辞書とを備え、入力音声と認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語の類似度が予め設定されている第１の閾値以下の場合に入力音声を棄却する音声認識装置のコンピュータに、入力音声と棄却単語との類似度を算出し、最も類似度が高い棄却単語を特定し、入力音声と認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語を特定し、特定された棄却単語の類似度が、予め設定されている、第１の閾値より大きい第３の閾値を超えている場合には、特定した認識単語の類似度が第１の閾値を越えていても、入力音声を棄却し、特定された認識単語の類似度が、第１の閾値より大きい第２の閾値を超えている場合には、特定された棄却単語の類似度が第３の閾値を超えているかいないかにかかわらず、特定された認識単語を出力する、処理を実行させることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１９】
一つの側面では、高い再現率と高い適合率とが得られる音声認識を実現することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】Ａは、実施形態１における音声認識装置の構成例を示す機能ブロック図であり、Ｂは、実施形態１における記憶部の構成例を示す機能ブロック図である。
【図２】実施形態１における認識単語辞書の構成例を示す図である。
【図３】実施形態１における棄却単語辞書の構成例を示す図である。
【図４】実施形態１における認識単語が検出される範囲を示す図である。
【図５】実施形態１における音声認識処理のフローを説明するためのフローチャートの例の一部である。
【図６】実施形態１における音声認識処理のフローを説明するためのフローチャートの例の他の一部である。
【図７】Ａは、従来技術１における各第１閾値に対する再現率と適合率とを示す図であり、Ｂは、実施形態１における各第３閾値に対する再現率と適合率とを示す図である。
【図８】実施形態２における音声認識装置の構成例を示す機能ブロック図である。
【図９】実施形態２における棄却単語辞書の構成例を示す図である。
【図１０】実施形態２における第３閾値について説明するための図である。
【図１１】実施形態２における認識単語が検出される範囲を示す図である。
【図１２】実施形態２における音声認識処理のフローを説明するためのフローチャートの例の一部である。
【図１３】実施形態３における認識単語が検出される範囲を示す図である。
【図１４】実施形態３における音声認識処理のフローを説明するためのフローチャートの例の一部である。
【図１５】Ａは、従来技術２における各第２閾値に対する再現率と適合率とを示す図であり、Ｂは、実施形態３における各第３閾値に対する再現率と適合率とを示す図である。
【図１６】実施形態４における音声認識処理のフローを説明するためのフローチャートの例の一部である。
【図１７】実施形態における音声認識装置のハードウェア構成の例を示す図である。
【図１８】ＡとＢは、いずれも、従来技術１における認識単語が検出される範囲を示す図である。
【図１９】ＡとＢは、いずれも、従来技術２における認識単語が検出される範囲を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下に本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２２】
（実施形態１）
図１Ａは、本実施形態１における音声認識装置１の構成例を示す機能ブロック図であり、図１Ｂは、本実施形態１における記憶部２０の構成例を示す機能ブロック図である。本実施形態１における音声認識装置１は、入力音声の特徴量を予め登録されている認識単語と棄却単語とそれぞれ比較し、それぞれ算出した類似度の大小により、入力音声を棄却、あるいは、最も類似度が高い認識単語を出力する装置である。本実施形態１における音声認識装置１は、図１に示すように、入力部１０と、記憶部２０と、出力部３０と、制御部４０と、を備えている。
【００２３】
入力部１０は、例えば、入出力インターフェースなどを備えており、接続されている音声取得装置（例えば、マイクロフォンなど）から音声区間を含む信号（以下、入力信号という）を受け付ける。そして、入力部１０は、受け付けた入力信号を、制御部４０に出力する。この際、入力部１０は、受け付けた入力信号をバッファメモリ（不図示）に一時的に格納し、制御部４０が処理のタイミングに合わせて入力信号をフレーム単位でバッファメモリから順次取得するようにしてもよい。なお、以下において、入力信号の音声区間の信号を音声信号と称することとする。
【００２４】
記憶部２０は、例えば、Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）、Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）、Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ（ＨＤＤ）などを備えている。記憶部２０は、制御部４０が備える、例えば、Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）のワークエリア、音声認識装置１全体を制御するための動作プログラムなどの各種プログラムを格納するプログラムエリア、従来用いられている第１閾値Ｔ１などの各種データを格納するデータエリアとして機能する。この第１閾値Ｔ１は、従来通り、入力音声を棄却するための一つの尺度として用いられる。
【００２５】
また、記憶部２０は、図１Ｂに示すように、認識単語辞書２１、棄却単語辞書２２、音響モデル記憶部２３として機能する。
【００２６】
認識単語辞書２１は、複数の認識単語とそれらの認識単語に関する情報を格納している。図２は、本実施形態１における認識単語辞書２１の構成例を示す図である。認識単語辞書２１は、例えば、図２に示すように、複数の認識単語とそれらの認識単語に関する情報をテーブル化して格納している。本実施形態１における認識単語辞書２１は、図２に示すように、認識単語の「単語表記」ごとに、「単語の読み」と「音素系列」とを対応付けたものである。なお、認識単語には、認識語彙が含まれていてもよい。
【００２７】
「単語表記」は、対応する認識単語を書き表した情報である。「単語の読み」は、対応する認識単語をひらがなで表した情報である。「音素系列」は、対応する認識単語を音素で表した情報であり、入力された音声信号の特徴量との類似度を算出する際に用いられる。
【００２８】
棄却単語辞書２２は、複数の棄却単語それらの棄却単語に関する情報を格納している。図３は、本実施形態１における棄却単語辞書２２の構成例を示す図である。棄却単語辞書２２は、例えば、図３に示すように、複数の棄却単語とそれらの棄却単語に関する情報をテーブル化して格納している。本実施形態１における棄却単語辞書２２は、図３に示すように、棄却単語の「単語表記」ごとに、「単語の読み」と「音素系列」と「第３閾値」とを対応付けたものである。なお、棄却単語には、棄却語彙が含まれていてもよい。
【００２９】
「単語表記」は、対応する棄却単語を書き表した情報である。「単語の読み」は、対応する棄却単語をひらがなで表した情報である。「音素系列」は、対応する棄却単語を音素で表した情報であり、入力された音声信号の特徴量との類似度を算出する際に用いられる。「第３閾値」は、対応する棄却単語の閾値であり、上述した第１閾値Ｔ１と第２閾値Ｔ２と区別するために、第３閾値Ｔ３と称している。この第３閾値Ｔ３は、第１閾値Ｔ１よりも大きく、第３閾値Ｔ３の値を超えると対応する棄却単語が発声されている可能性が高くなる様に実験的に求め、予め設定されている。
【００３０】
なお、第３閾値Ｔ３は、棄却単語ごとに設定するのではなく、全ての棄却単語に対して共通の閾値であってもよい。
【００３１】
音響モデル記憶部２３は、音素ごとに、特徴量の傾向を統計的にモデル化したデータを格納している。音響モデルの例としては、これらに限定されるものではないが、Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ（ＨＭＭ）や、Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ（ＤＰ）マッチングなどを用いることができる。
【００３２】
出力部３０は、例えば、入出力インターフェースなどを備えており、照合部４２（詳しくは後述）による認識結果を出力する。そして、例えば、情報提供装置（不図示）が接続されている場合には、その認識結果に基づく情報をユーザに提供する。また、認識結果は、上位プログラムに渡してもよいし、ＣＰＵに対してコマンドとして出力してもよい。
【００３３】
制御部４０は、例えば、ＣＰＵなどを備えており、記憶部２０のプログラムエリアに格納されている動作プログラムを実行して、図１Ａに示すように、分析部４１と、照合部４２としての機能を実現する。また、制御部４０は、動作プログラムを実行して、音声認識装置１全体を制御する制御処理や詳しくは後述の音声認識処理などの処理を実行する。
【００３４】
分析部４１は、入力信号を分析して音声区間を検出し、更に、音声区間の信号である音声信号を音響分析して、音声信号の特徴量を算出する。そして、分析部４１は、算出した音声信号の特徴量を照合部４２に出力する。
【００３５】
特徴量は、これらに限定されるものではないが、Ｍｅｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｃｅｐｓｔｒａｌ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ（ＭＦＣＣ）、線形予測符号（Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  Ｃｏｄｉｎｇ，ＬＰＣ）ケプストラム、パワースペクトラムなどを用いることができる。
【００３６】
照合部４２は、入力された特徴量に基づいて、入力音声と認識単語辞書２１に格納されている各認識単語との類似度をそれぞれ算出する。また、照合部４２は、入力された特徴量に基づいて、入力音声と棄却単語辞書２２に格納されている各棄却単語との類似度をそれぞれ算出する。
【００３７】
より具体的には、照合部４２は、音響モデル記憶部２３に格納されている音響モデルと入力された特徴量とを比較して、入力音声に対応する音素列を抽出する。そして、照合部４２は、抽出した音素列と各認識単語の音素系列とを比較して類似度を算出すると共に、抽出した音素列と各棄却単語の音素系列とを比較して類似度を算出する。なお、類似度の算出方法は、従来用いられている方法を用いることができる。また、本実施形態１においては、類似度は、０〜１００の間の値に正規化したものである。
【００３８】
そして、照合部４２は、類似度が最も高い棄却単語を特定し、特定した棄却単語の類似度が、対応する第３閾値Ｔ３を超えているか否かを判定する。そして、特定した棄却単語の類似度が第３閾値Ｔ３を超えていると判定した場合には、照合部４２は、照合対象の音声信号を棄却する。一方、特定した棄却単語の類似度が第３閾値Ｔ３以下であると判定した場合には、照合部４２は、類似度が最も高い認識単語を特定する。
【００３９】
そして、照合部４２は、特定した認識単語の類似度が第１閾値Ｔ１を超えているか否かを判定する。そして、特定した認識単語の類似度が第１閾値Ｔ１以下であると判定した場合には、照合部４２は、照合対象の音声信号を棄却する。一方、特定した認識単語の類似度が第１閾値Ｔ１を超えていると判定した場合には、照合部４２は、更に、特定した認識単語の類似度が特定した棄却単語の類似度を超えているか否かを判定する。
【００４０】
そして、特定した認識単語の類似度が特定した棄却単語の類似度を超えていると判定した場合には、照合部４２は、特定した認識単語を認識結果として、出力部３０を介して、出力する。一方、特定した認識単語の類似度が特定した棄却単語の類似度以下であると判定した場合には、照合部４２は、照合対象の音声信号を棄却する。
【００４１】
次に、図４を参照して、具体例に従って、本実施形態１における照合部４２の処理について更に説明する。図４は、本実施形態１における認識単語“岡山”が検出される範囲を示す図である。なお、図４の例は、入力音声を認識単語“岡山”と比較する場合の例であり、第３閾値Ｔ３が全ての棄却単語に対して共通の場合の例である。
【００４２】
図４を参照して、ユーザが、例えば、“△▲やま”と発声（周辺環境雑音が影響してその様に聞き取れる場合も含む）したとすると、“△▲やま”と認識単語“岡山”との類似度ＳＣ１は“△▲やま”と棄却単語“和歌山”との類似度ＳＣ２（この例では、棄却単語“和歌山”の類似度ＳＣ２が棄却単語の中で最も高くなる）より小さい。つまり、“△▲やま”は、認識単語“岡山”の類似度ＳＣ１が棄却単語“和歌山”の類似度ＳＣ２以下となる範囲である点線Ｌ１より左側の範囲にある。したがって、この場合、照合部４２は、“△▲やま”を棄却する。
【００４３】
また、ユーザが、例えば、“×かやま”と発声したとすると、“×かやま”と認識単語“岡山”との類似度ＳＣ１は“×かやま”と棄却単語“和歌山”との類似度ＳＣ２（この例では、棄却単語“和歌山”の類似度ＳＣ２が棄却単語の中で最も高くなる）より大きい。しかしながら、図４に示すように、棄却単語“和歌山”の類似度ＳＣ２は第３閾値Ｔ３を超えている。つまり、“×かやま”は、認識単語“岡山”の類似度ＳＣ１が棄却単語“和歌山”の類似度ＳＣ２より大きいものの、棄却単語“和歌山”の類似度ＳＣ２が第３閾値Ｔ３を超えてしまっている範囲、点線Ｌ１と点線Ｌ２との間の範囲にある。したがって、この場合、照合部４２は、“×かやま”を棄却する。
【００４４】
また、ユーザが、例えば、“○やま”と発声したとすると、“○やま”と認識単語“岡山”との類似度ＳＣ１は“○やま”と棄却単語“富山”との類似度ＳＣ３（この例では、棄却単語“富山”の類似度ＳＣ３が棄却単語の中で最も高くなる）より小さい。つまり、“○やま”は、認識単語“岡山”の類似度ＳＣ１が棄却単語“富山”の類似度ＳＣ３以下となる範囲である点線Ｌ３より右側の範囲にある。したがって、この場合、照合部４２は、“○やま”を棄却する。
【００４５】
また、ユーザが、例えば、“□かやま”と発声したとすると、図４に示すように、“□かやま”と棄却単語“富山”との類似度ＳＣ３（この例では、棄却単語“富山”の類似度ＳＣ３が棄却単語の中で最も高くなる）は第３閾値Ｔ３以下である。また、“□かやま”と認識単語“岡山”との類似度ＳＣ１は、図４に示すように、棄却単語“富山”の類似度ＳＣ３と第１閾値Ｔ１より大きい。つまり、“□かやま”は、最も類似度が大きい棄却単語の類似度（ＳＣ２又はＳＣ３）が第３閾値Ｔ３を超えておらず、認識単語“岡山”の類似度ＳＣ１が最も類似度が大きい棄却単語の類似度（ＳＣ２又はＳＣ３）と第１閾値Ｔ１より大きい範囲、点線Ｌ２と点線Ｌ３との間の範囲にある。本具体例では、点線Ｌ２と点線Ｌ３との間の範囲が、認識単語“岡山”の検出範囲ＢＤ２となる。したがって、この場合、照合部４２は、認識単語“岡山”を認識結果として出力する。
【００４６】
次に、図５と図６を参照して、本実施形態１における音声認識処理の流れについて説明する。図５と図６は、ぞれぞれ、本実施形態１における音声認識処理のフローを説明するためのフローチャートの例の一部と、他の一部である。本音声認識処理は、入力部１０が受け付けた入力信号を制御部４０に出力したことをトリガとして開始される。
【００４７】
分析部４１は、入力信号を分析して、音声信号を検出する（ステップＳ００１）。そして、分析部４１は、検出した音声信号の特徴量を算出し、算出した特徴量を照合部４２に出力する（ステップＳ００２）。
【００４８】
そして、照合部４２は、入力された特徴量に基づいて、照合対象の音声信号と各棄却単語との類似度をそれぞれ算出し（ステップＳ００３）、最も類似度が高い棄却単語を特定する（ステップＳ００４）。そして、照合部４２は、特定した棄却単語の類似度が、対応する第３閾値Ｔ３を超えているか否かを判定する（ステップＳ００５）。
【００４９】
特定した棄却単語の類似度が第３閾値Ｔ３を超えていると判定した場合には（ステップＳ００５；ＹＥＳ）、照合部４２は、照合対象の音声信号を棄却し（ステップＳ００６）、本処理は終了する。
【００５０】
一方、特定した棄却単語の類似度が第３閾値Ｔ３以下であると判定した場合には（ステップＳ００５；ＮＯ）、照合部４２は、入力された特徴量に基づいて、照合対象の音声信号と各認識単語との類似度をそれぞれ算出し（ステップＳ００７）、類似度が最も高い認識単語を特定する（ステップＳ００８）。そして、照合部４２は、特定した認識単語の類似度が第１閾値Ｔ１を超えているか否かを判定する（ステップＳ００９）。
【００５１】
特定した認識単語の類似度が第１閾値Ｔ１以下であると判定した場合には（ステップＳ００９；ＮＯ）、照合部４２は、照合対象の音声信号を棄却し（ステップＳ００６）、本処理は終了する。一方、特定した認識単語の類似度が第１閾値Ｔ１を超えていると判定した場合には（ステップＳ００９；ＹＥＳ）、照合部４２は、更に、特定した認識単語の類似度が特定した棄却単語の類似度を超えているか否かを判定する（ステップＳ０１０）。
【００５２】
特定した認識単語の類似度が特定した棄却単語の類似度以下であると判定した場合には（ステップＳ０１０；ＮＯ）、照合部４２は、照合対象の音声信号を棄却し（ステップＳ００６）、本処理は終了する。一方、特定した認識単語の類似度が特定した棄却単語の類似度を超えていると判定した場合には（ステップＳ０１０；ＹＥＳ）、照合部４２は、特定した認識単語を認識結果として、出力部３０を介して、出力する（ステップＳ０１１）。そして、本処理は終了する。
【００５３】
次に、図７を参照して、本実施形態１における効果について説明する。図７Ａは、従来技術１における各第１閾値Ｔ１に対する再現率と適合率とを示す図であり、図７Ｂは、本実施形態１における各第３閾値Ｔ３に対する再現率と適合率とを示す図である。なお、再現率と適合率の各値は、単語数３００語、約１時間分の音声データに対する評価結果に基づく値である。
【００５４】
従来技術１において第１閾値Ｔ１を基準値（Ｔ１＝８０）から大きくしていくと、図７Ａに示すように、第１閾値Ｔ１＝８８の場合には、再現率が８４％、適合率が８３％となり、第１閾値Ｔ１＝９０の場合には、再現率が８１％、適合率が８６％となる。つまり、従来技術１の場合、基準値（Ｔ１＝８０）から第１閾値Ｔ１を大きくしていくと、適合率を上げることができるが、再現率が劣化してしまう。
【００５５】
これに対し、本実施形態１の方法を用い、第３閾値Ｔ３＝９５の場合には、再現率が８５％、適合率８３％となり、第３閾値Ｔ３＝９４の場合には、再現率が８４％、適合率が８７％となる。つまり、第３閾値Ｔ３を調整することで、再現率をほぼ維持した状態で、適合率を向上させることが可能となる。なお、本実施形態１の方法を評価する際には、第１閾値Ｔ１は基準値（Ｔ１＝８０）に固定した。
【００５６】
上記実施形態１によれば、音声認識装置１は、入力音声の特徴量を算出し、算出した入力音声の特徴量に基づいて、入力音声と各棄却単語との類似度を算出し、最も類似度が高い棄却単語を特定する。そして、音声認識装置１は、特定した棄却単語の類似度が対応する第３閾値Ｔ３を超えている場合には、入力音声を棄却する。こうすることで、最も類似度の高い認識単語の類似度が第１閾値Ｔ１を超えている範囲において、最も類似度の高い棄却単語の類似度が第１閾値Ｔ１を超えているために誤検出が多く発生している場合に、第３閾値Ｔ３を調整することで、誤検出されてしまう棄却単語が検出されないようにすることが可能となる。つまり、最も類似度が高い認識単語と最も類似度が高い認識単語との間の相関性が高いために誤検出が発生している場合に、第３閾値Ｔ３を調整することで、このような誤検出を防止することが可能となる。したがって、再現率を維持しつつ適合率を向上させることが可能となる。
【００５７】
また、上記実施形態１によれば、音声認識装置１は、棄却単語ごとに第３閾値Ｔ３を格納する。こうすることで、棄却単語ごとに、その値を超えると対応する棄却単語が発声されている可能性が高くなる値を実験的に求めて第３閾値Ｔ３として設定することが可能となる。そのため、棄却単語ごとに細かな調整が可能となり、検出の精度をより向上させることが可能となる。
【００５８】
（実施形態２）
実施形態１においては、第３閾値Ｔ３を予め設定するようにした。本実施形態２においては、第３閾値Ｔ３を算出する場合の例について説明する。
【００５９】
図８は、本実施形態２における音声認識装置１の構成例を示す機能ブロック図である。本実施形態２における音声認識装置１の基本的な構成は、実施形態１の場合と同じである。但し、棄却単語辞書２２の構成が、実施形態１の場合と若干異なっている。また、図８に示すように、制御部４０が、更に、閾値算出部４３を備える点で、実施形態１の場合と異なっている。
【００６０】
図９は、本実施形態２における棄却単語辞書２２の構成例を示す図である。本実施形態２における棄却単語辞書２２の構成は、図９に示すように、「第３閾値」を格納していない点で、実施形態１における棄却単語辞書２２の構成と異なっている。これは、上述したように、本実施形態２においては、閾値算出部４３が第３閾値Ｔ３を算出するからである。
【００６１】
図８に戻り、制御部４０は、例えば、ＣＰＵなどを備えており、記憶部２０のプログラムエリアに格納されている動作プログラムを実行して、図８に示すように、分析部４１と、照合部４２と、閾値算出部４３としての機能を実現する。また、制御部４０は、動作プログラムを実行して、音声認識装置１全体を制御する制御処理や詳しくは後述の音声認識処理などの処理を実行する。
【００６２】
閾値算出部４３は、最も類似度が高い棄却単語の第３閾値Ｔ３を算出する。より具体的には、閾値算出部４３は、最も類似度が高い棄却単語と最も類似度が高い認識単語との間の単語間類似度を算出する。単語間類似度は、これらに限定されるものではないが、例えば、「単語の読み」や「音素系列」の編集距離に基づいて定めることができる。編集距離に基づいて単語間類似度を定める場合は、編集距離が短いほど単語間類似度が高くなるように設定される。
【００６３】
例えば、単語間類似度は、「単語の読み」の編集距離に基づいて定めるものとし、最も類似度の高い認識単語と最も類似度が高い棄却単語を、それぞれ、“岡山”と“富山”とする。この場合、認識単語“岡山”の「単語の読み」は“おかやま”であり、棄却単語“富山”の「単語の読み」は“とやま”なので、“とやま”を“おかやま”に編集するためには、“お”を追加し、更に、“と”を“か”に変換する必要がある。つまり、この場合の編集距離は、“２”となる。一方、最も類似度が高い棄却単語が“和歌山”だとすると、棄却単語“和歌山”の「単語の読み」は“わかやま”なので、“わかやま”を“おかやま”に編集するためには、“わ”を“お”に変換するだけでよい。つまり、この場合の編集距離は、“１”となる。
【００６４】
したがって、認識単語“岡山”と棄却単語“富山”との単語間類似度は、認識単語“岡山”と棄却単語“和歌山”との単語間類似度より小さくなる。
【００６５】
そして、閾値算出４３は、図１０に示すように、単語間類似度が高いほど、第３閾値Ｔ３の値が高くなるように定義された関数Ｆに基づいて、第３閾値Ｔ３を算出する。これは、単語間類似度が高ければ、認識単語の類似度が高くなる発声に対しては単語間類似度が高い棄却単語の類似度も高くなる傾向にあるので、第３閾値Ｔ３を低くすると抑制しすぎることになるからである。一方、単語間類似度が低ければ、認識単語の類似度が高くなる発声に対してその棄却単語の類似度は高くなりにくいので、第３閾値Ｔ３をある程度低く設定しても抑制しすぎることはないからである。図１０に示すように、第３閾値Ｔ３が所定の値以上となるようにしているのは、第３閾値Ｔ３を低くしすぎると検出範囲ＢＤ２が狭くなりすぎる、つまり、抑制しすぎとなってしまうからである。ここで、図１０は、本実施形態２における第３閾値Ｔ３（関数Ｆ）について説明するための図である。
【００６６】
例えば、関数Ｆは、以下の式１に示すものであってもよい。なお、式１中のＴ３＿ＭＩＮは抑制しすぎにならないようにするための第３閾値Ｔ３の最低値である。
第３閾値＝ＭＡＸ（１００−編集距離×２，Ｔ３＿ＭＩＮ）    ・・・（式１）
【００６７】
なお、Ｔ３＿ＭＩＮは、単語間類似度を算出する認識単語と棄却単語との組み合わせ毎に、それぞれ定めてもよいし、全ての組み合わせにおいて共通であってもよい。例えば、単語間類似度が低いほど、Ｔ３＿ＭＩＮが低くなるように設定してもよい。
【００６８】
次に、図１１を参照して、具体例に従って、本実施形態２における照合部４２と閾値算出部４３の処理について説明する。図１１は、本実施形態２における認識単語“岡山”が検出される範囲を示す図である。なお、図１１の例は、入力音声を認識単語“岡山”と比較する場合の例である。また、図１１中のＴ３−Ｗ１は、単語間類似度を算出する認識単語と棄却単語との組み合わせが、認識単語“岡山”と棄却単語“和歌山”の場合の第３閾値であり、Ｔ３−Ｗ２は、単語間類似度を算出する認識単語と棄却単語との組み合わせが、認識単語“岡山”と棄却単語“富山”の場合の第３閾値である。
【００６９】
本具体例では、上述したように、認識単語“岡山”と棄却単語“和歌山”との組み合わせの方が、認識単語“岡山”と棄却単語“富山”との組み合せより、単語間類似度がより高い。したがって、閾値算出部４３により算出される第３閾値Ｔ３は、図１１に示すように、棄却単語“富山”に対する第３閾値Ｔ３−Ｗ２より、棄却単語“和歌山”に対する第３閾値Ｔ３−Ｗ１の方が高くなる。
【００７０】
図１１を参照して、ユーザが、例えば、“△▲やま”と発声（周辺環境雑音が影響してその様に聞き取れる場合も含む）したとすると、“△▲やま”と認識単語“岡山”との類似度ＳＣ１は“△▲やま”と棄却単語“和歌山”との類似度ＳＣ２（この例では、棄却単語“和歌山”の類似度ＳＣ２が棄却単語の中で最も高くなる）より小さい。つまり、“△▲やま”は、認識単語“岡山”の類似度ＳＣ１が棄却単語“和歌山”の類似度ＳＣ２以下となる範囲である点線Ｌ１より左側の範囲にある。したがって、この場合、照合部４２は、“△▲やま”を棄却する。
【００７１】
また、ユーザが、例えば、“×かやま”と発声したとすると、“×かやま”と認識単語“岡山”との類似度ＳＣ１は“×かやま”と棄却単語“和歌山”との類似度ＳＣ２（この例では、棄却単語“和歌山”の類似度ＳＣ２が棄却単語の中で最も高くなる）より大きい。しかしながら、図１１に示すように、棄却単語“和歌山”の類似度ＳＣ２は第３閾値Ｔ３−Ｗ１を超えている。つまり、“×かやま”は、認識単語“岡山”の類似度ＳＣ１が棄却単語“和歌山”の類似度ＳＣ２より大きいものの、棄却単語“和歌山”の類似度ＳＣ２が第３閾値Ｔ３−Ｗ１を超えてしまっている範囲、点線Ｌ１と点線Ｌ２との間の範囲にある。したがって、この場合、照合部４２は、“×かやま”を棄却する。
【００７２】
また、ユーザが、例えば、“○やま”と発声したとすると、“○やま”と認識単語“岡山”との類似度ＳＣ１は“○やま”と棄却単語“富山”との類似度ＳＣ３（この例では、棄却単語“富山”の類似度ＳＣ３が棄却単語の中で最も高くなる）より小さい。つまり、“○やま”は、認識単語“岡山”の類似度ＳＣ１が棄却単語“富山”の類似度ＳＣ３以下となる範囲である点線Ｌ３より右側の範囲にある。したがって、この場合、照合部４２は、“○やま”を棄却する。
【００７３】
また、ユーザが、例えば、“□かやま”と発声したとすると、“□かやま”と認識単語“岡山”との類似度ＳＣ１は“□かやま”と棄却単語“富山”との類似度ＳＣ３（この例では、棄却単語“富山”の類似度ＳＣ３が棄却単語の中で最も高くなる）より大きい。しかしながら、図１１に示すように、棄却単語“岡山”の類似度ＳＣ３は第３閾値Ｔ３−Ｗ２を超えている。つまり、“□かやま”は、認識単語“岡山”の類似度ＳＣ１が棄却単語“富山”の類似度ＳＣ３より大きいものの、棄却単語“富山”の類似度ＳＣ３が第３閾値Ｔ３−Ｗ２を超えてしまっている範囲、点線Ｌ４と点線Ｌ３との間の範囲にある。したがって、この場合、照合部４２は、“□かやま”を棄却する。
【００７４】
また、ユーザが、例えば、“■かやま”と発声したとすると、図１１に示すように、“■かやま”と棄却単語“岡山”との類似度ＳＣ３（この例では、棄却単語“富山”の類似度ＳＣ３が棄却単語の中で最も高くなる）は第３閾値Ｔ３−Ｗ２以下である。また、“■かやま”と認識単語“岡山”との類似度ＳＣ１は、図１１に示すように、棄却単語“富山”の類似度ＳＣ３と第１閾値Ｔ１より大きい。つまり、“■かやま”は、最も類似度が大きい棄却単語の類似度（ＳＣ２又はＳＣ３）が第３閾値（Ｔ３−Ｗ１又はＴ３−Ｗ２）を超えておらず、認識単語“岡山”の類似度ＳＣ１が最も類似度が大きい棄却単語の類似度（ＳＣ２又はＳＣ３）と第１閾値Ｔ１より大きい範囲、点線Ｌ２と点線Ｌ４との間の範囲にある。本具体例では、点線Ｌ２と点線Ｌ４との間の範囲が、認識単語“岡山”の検出範囲ＢＤ２となる。したがって、この場合、照合部４２は、認識単語“岡山”を認識結果として出力する。
【００７５】
このように、単語間類似度に応じて棄却単語の第３閾値Ｔ３を設定することで、検出範囲ＢＤ２を理想範囲ＢＤ１により近づけることが可能となる。
【００７６】
次に、図１２を参照して、本実施形態２における音声認識処理の流れについて説明する。図１２は、本実施形態１２における音声認識処理のフローを説明するためのフローチャートの例の一部である。本音声認識処理は、入力部１０が受け付けた入力信号を制御部４０に出力したことをトリガとして開始される。なお、ステップＳ１０９以降の処理は実施形態１の場合の同じである。
【００７７】
分析部４１は、入力信号を分析して、音声信号を検出する（ステップＳ１０１）。そして、分析部４１は、検出した音声信号の特徴量を算出し、算出した特徴量を照合部４２に出力する（ステップＳ１０２）。
【００７８】
そして、照合部４２は、入力された特徴量に基づいて、照合対象の音声信号と各棄却単語との類似度をそれぞれ算出し（ステップＳ１０３）、最も類似度が高い棄却単語を特定する（ステップＳ１０４）。そして、照合部４２は、入力された特徴量に基づいて、照合対象の音声信号と各認識単語との類似度をそれぞれ算出し（ステップＳ１０５）、最も類似度が高い認識単語を特定する（ステップＳ１０６）。
【００７９】
そして、閾値算出部４３は、特定された棄却単語と特定された認識単語との間の単語間類似度を算出し（ステップＳ１０７）、算出した単語間類似度に基づいて、特定された棄却単語の第３閾値Ｔ３を算出する（ステップＳ１０８）。
【００８０】
そして、照合部４２は、特定した棄却単語の類似度が、算出された第３閾値Ｔ３を超えているか否かを判定する（ステップＳ１０９）。特定した棄却単語の類似度が算出された第３閾値Ｔ３を超えていると判定した場合には（ステップＳ１０９；ＹＥＳ）、照合部４２は、照合対象の音声信号を棄却し（ステップＳ００６）、本処理は終了する。
【００８１】
一方、特定した棄却単語の類似度が算出された第３閾値Ｔ３以下であると判定した場合には（ステップＳ１０９；ＮＯ）、処理は実施形態１で説明したステップＳ００９以降の処理へと進み、照合部４２は、特定した認識単語の類似度が第１閾値Ｔ１を超えているか否かを判定する（ステップＳ００９）。
【００８２】
特定した認識単語の類似度が第１閾値Ｔ１以下であると判定した場合には（ステップＳ００９；ＮＯ）、照合部４２は、照合対象の音声信号を棄却し（ステップＳ００６）、本処理は終了する。一方、特定した認識単語の類似度が第１閾値Ｔ１を超えていると判定した場合には（ステップＳ００９；ＹＥＳ）、照合部４２は、更に、特定した認識単語の類似度が特定した棄却単語の類似度を超えているか否かを判定する（ステップＳ０１０）。
【００８３】
特定した認識単語の類似度が特定した棄却単語の類似度以下であると判定した場合には（ステップＳ０１０；ＮＯ）、照合部４２は、照合対象の音声信号を棄却し（ステップＳ００６）、本処理は終了する。一方、特定した認識単語の類似度が特定した棄却単語の類似度を超えていると判定した場合には（ステップＳ０１０；ＹＥＳ）、照合部４２は、特定した認識単語を認識結果として、出力部３０を介して、出力する（ステップＳ０１１）。そして、本処理は終了する。
【００８４】
上記実施形態２によれば、音声認識装置１は、最も類似度が高い認識単語と最も類似度が高い棄却単語との単語間類似度（単語間の類似度）を算出し、算出した単語間類似度が高い程、対応する棄却単語（最も類似度が高い棄却単語）の第３閾値Ｔ３をより高く設定する。こうすることで、最も類似度が高い棄却単語と最も類似度が高い認識単語の相関性に応じて第３閾値Ｔ３を調整できるので、抑制のしすぎを防止することができる。したがって、適合率を向上させる際に、再現率を劣化しすぎないようにできる。
【００８５】
また、上記実施形態２によれば、音声認識装置１は、第３閾値Ｔ３を所定の値以上に設定する。これにより、最も類似度が高い認識単語と最も類似度が高い棄却単語との単語間類似度が非常に低い場合であっても、第３閾値Ｔ３を所定の値以上にすることで、抑制のしすぎを防止することが可能となる。
【００８６】
（実施形態３）
本実施形態３においては、実施形態１で説明した方法を従来技術２に適用した場合の例について説明する。もちろん、実施形態２で説明した方法を従来技術２に適用することも可能である。
【００８７】
本実施形態３における音声認識装置１の基本的な構成は、実施形態１の場合と同じである。但し、上述した認識単語に対応する第２閾値Ｔ２が記憶部２０のデータエリアに更に格納されている点で、実施形態１の場合と異なっている。また、照合部４２が果たす機能が、実施形態１の場合と若干異なっている。なお、データエリアに格納されている第２閾値Ｔ２は、認識単語ごとに別々の第２閾値Ｔ２であってもよいし、全ての認識単語に共通した第２閾値Ｔ２であってもよい。
【００８８】
本実施形態３の照合部４２は、音響モデル記憶部２３に格納されている音響モデルと入力された特徴量とを比較して、入力音声に対応する音素列を抽出する。そして、照合部４２は、抽出した音素列と各認識単語の音素系列とを比較して類似度を算出すると共に、抽出した音素列と各棄却単語の音素系列とを比較して類似度を算出する。なお、類似度の算出方法は、従来用いられている方法を用いることができる。また、本実施形態３においては、類似度は、０〜１００の間の値に正規化したものである。
【００８９】
そして、照合部４２は、類似度が最も高い棄却単語を特定し、特定した棄却単語の類似度が、対応する第３閾値Ｔ３を超えているか否かを判定する。そして、特定した棄却単語の類似度が第３閾値Ｔ３を超えていると判定した場合には、照合部４２は、照合対象の音声信号を棄却する。一方、特定した棄却単語の類似度が第３閾値Ｔ３以下であると判定した場合には、照合部４２は、類似度が最も高い認識単語を特定する。
【００９０】
そして、照合部４２は、特定した認識単語の類似度が対応する第２閾値Ｔ２を超えているか否かを判定する。そして、特定した認識単語の類似度が対応する第２閾値Ｔ２を超えていると判定した場合には、照合部４２は、特定した認識単語を認識結果として、出力部３０を介して、出力する。一方、特定した認識単語の類似度が対応する第２閾値Ｔ２以下であると判定した場合には、照合部４２は、更に、特定した認識単語の類似度が第１閾値Ｔ１を超えているか否かを判定する。そして、特定した認識単語の類似度が第１閾値Ｔ１以下であると判定した場合には、照合部４２は、照合対象の音声信号を棄却する。一方、特定した認識単語の類似度が第１閾値Ｔ１を超えていると判定した場合には、照合部４２は、更に、特定した認識単語の類似度が特定した棄却単語の類似度を超えているか否かを判定する。
【００９１】
そして、特定した認識単語の類似度が特定した棄却単語の類似度を超えていると判定した場合には、照合部４２は、特定した認識単語を認識結果として、出力部３０を介して、出力する。一方、特定した認識単語の類似度が特定した棄却単語の類似度以下であると判定した場合には、照合部４２は、照合対象の音声信号を棄却する。
【００９２】
次に、図１３を参照して、具体例に従って、本実施形態３における照合部４２の処理について更に説明する。図１３は、本実施形態３における認識単語“岡山”が検出される範囲を示す図である。なお、図１３の例は、入力音声を認識単語“岡山”と比較する場合の例であり、第３閾値Ｔ３が全ての棄却単語に共通の場合の例である。
【００９３】
図１３を参照して、ユーザが、例えば、“△▲やま”と発声（周辺環境雑音が影響してその様に聞き取れる場合も含む）したとすると、“△▲やま”と認識単語“岡山”との類似度ＳＣ１は“△▲やま”と棄却単語“和歌山”との類似度ＳＣ２（この例では、棄却単語“和歌山”の類似度ＳＣ２が棄却単語の中で最も高くなる）より小さい。つまり、“△▲やま”は、認識単語“岡山”の類似度ＳＣ１が棄却単語“和歌山”の類似度ＳＣ２以下となる範囲である点線Ｌ１より左側の範囲にある。したがって、この場合、照合部４２は、“△▲やま”を棄却する。これに対して、従来技術２の場合では、“△▲やま”が属する点線Ｌ５と点線Ｌ１との間の範囲は、最も類似度が高い認識単語の類似度（認識単語“岡山”の類似度ＳＣ１）が第２閾値Ｔ２を超えているため、認識単語“岡山”を認識結果として出力してしまう。
【００９４】
また、ユーザが、例えば、“×かやま”と発声したとすると、“×かやま”と認識単語“岡山”との類似度ＳＣ１は“×かやま”と棄却単語“和歌山”との類似度ＳＣ２（この例では、棄却単語“和歌山”の類似度ＳＣ２が棄却単語の中で最も高くなる）より大きい。しかしながら、図１３に示すように、棄却単語“和歌山”の類似度ＳＣ２は第３閾値Ｔ３を超えている。つまり、“×かやま”は、認識単語“岡山”の類似度ＳＣ１が棄却単語“和歌山”の類似度ＳＣ２より大きいものの、棄却単語“和歌山”の類似度ＳＣ２が第３閾値Ｔ３を超えてしまっている範囲、点線Ｌ１と点線Ｌ２との間の範囲にある。したがって、この場合、照合部４２は、“×かやま”を棄却する。これに対して、従来技術２の場合では、“×かやま”が属する点線Ｌ１と点線Ｌ２との間の範囲は、最も類似度が高い認識単語の類似度（認識単語“岡山”の類似度ＳＣ１）が第２閾値Ｔ２を超えているため、認識単語“岡山”を認識結果として出力してしまう。
【００９５】
また、ユーザが、例えば、“○やま”と発声したとすると、“○やま”と認識単語“岡山”との類似度ＳＣ１は“○やま”と棄却単語“富山”との類似度ＳＣ３（この例では、棄却単語“富山”の類似度ＳＣ３が棄却単語の中で最も高くなる）より小さい。つまり、“○やま”は、認識単語“岡山”の類似度ＳＣ１が棄却単語“富山”の類似度ＳＣ３以下となる範囲である点線Ｌ３より右側の範囲にある。したがって、この場合、照合部４２は、“○やま”を棄却する。
【００９６】
また、ユーザが、例えば、“□かやま”と発声したとすると、図１３に示すように、“□かやま”と棄却単語“富山”との類似度ＳＣ３（この例では、棄却単語“富山”の類似度ＳＣ３が棄却単語の中で最も高くなる）は第３閾値Ｔ３以下である。また、“□かやま”と認識単語“岡山”との類似度ＳＣ１は、図１３に示すように、第２閾値Ｔ２以下である。しかしながら、認識単語“岡山”の類似度ＳＣ１は、図１３に示すように、棄却単語“富山”の類似度ＳＣ３と第１閾値Ｔ１より大きい。つまり、“□かやま”は、最も類似度が大きい棄却単語の類似度（ＳＣ２又はＳＣ３）が第３閾値Ｔ３を超えておらず、最も類似度が高い認識単語“岡山”の類似度ＳＣ１が第２閾値Ｔ２を超えている範囲、あるいは、最も類似度が大きい棄却単語の類似度（ＳＣ２又はＳＣ３）が第３閾値Ｔ３を超えておらず、最も類似度が高い認識単語“岡山”の類似度ＳＣ１が第２閾値Ｔ２以下であるが、認識単語“岡山”の類似度ＳＣ１が最も類似度が大きい棄却単語の類似度（ＳＣ２又はＳＣ３）と第１閾値Ｔ１より大きい範囲、点線Ｌ２と点線Ｌ３との間の範囲にある。本具体例では、点線Ｌ２と点線Ｌ３との間の範囲が、認識単語“岡山”の検出範囲ＢＤ２となる。したがって、この場合、照合部４２は、認識単語“岡山”を認識結果として出力する。
【００９７】
このように、実施形態１で説明した方法を従来技術２に適用することで、点線Ｌ５と点線Ｌ２との間の範囲を検出範囲ＢＤ２から除去することが可能となり、従来技術２の場合と比較して、検出範囲ＢＤ２を理想範囲ＢＤ１に近づけることが可能となる。
【００９８】
次に、図１４を参照して、本実施形態３における音声認識処理の流れについて説明する。図１４は、本実施形態３における音声認識処理のフローを説明するためのフローチャートの例の一部である。本音声認識処理は、入力部１０が受け付けた入力信号を制御部４０に出力したことをトリガとして開始される。なお、ステップＳ２０５の処理で“ＮＯ”と判定された場合のそれ以降の処理と、ステップＳ２０８の処理で“ＮＯ”と判定された場合のそれ以降の処理は、実施形態１で説明した処理と同じである。
【００９９】
分析部４１は、入力信号を分析して、音声信号を検出する（ステップＳ２０１）。そして、分析部４１は、検出した音声信号の特徴量を算出し、算出した特徴量を照合部４２に出力する（ステップＳ２０２）。
【０１００】
そして、照合部４２は、入力された特徴量に基づいて、照合対象の音声信号と各棄却単語との類似度をそれぞれ算出し（ステップＳ２０３）、最も類似度が高い棄却単語を特定する（ステップＳ２０４）。そして、照合部４２は、特定した棄却単語の類似度が、対応する第３閾値Ｔ３を超えているか否かを判定する（ステップＳ２０５）。
【０１０１】
特定した棄却単語の類似度が第３閾値Ｔ３を超えていると判定した場合には（ステップＳ２０５；ＹＥＳ）、処理は実施形態１で説明したステップＳ００６の処理へと進み、照合部４２は、照合対象の音声信号を棄却し（ステップＳ００６）、本処理は終了する。
【０１０２】
一方、特定した棄却単語の類似度が第３閾値Ｔ３以下であると判定した場合には（ステップＳ２０５；ＮＯ）、照合部４２は、入力された特徴量に基づいて、照合対象の音声信号と各認識単語との類似度をそれぞれ算出し（ステップＳ２０６）、類似度が最も高い認識単語を特定する（ステップＳ２０７）。そして、照合部４２は、特定した認識単語の類似度が対応する第２閾値Ｔ２を超えているか否かを判定する（ステップＳ２０８）。
【０１０３】
特定した認識単語の類似度が対応する第２閾値Ｔ２を超えていると判定した場合には（ステップＳ２０８；ＹＥＳ）、照合部４２は、特定した認識単語を認識結果として、出力部３０を介して、出力する（ステップＳ２０９）。そして、本処理は終了する。一方、特定した認識単語の類似度が対応する第２閾値Ｔ２以下であると判定した場合には（ステップＳ２０８；ＮＯ）、処理は実施形態１で説明したステップＳ００９の処理へと進み、照合部４２は、更に、特定した認識単語の類似度が第１閾値Ｔ１を超えているか否かを判定する（ステップＳ００９）。
【０１０４】
特定した認識単語の類似度が第１閾値Ｔ１以下であると判定した場合には（ステップＳ００９；ＮＯ）、照合部４２は、照合対象の音声信号を棄却し（ステップＳ００６）、本処理は終了する。一方、特定した認識単語の類似度が第１閾値Ｔ１を超えていると判定した場合には（ステップＳ００９；ＹＥＳ）、照合部４２は、更に、特定した認識単語の類似度が特定した棄却単語の類似度を超えているか否かを判定する（ステップＳ０１０）。
【０１０５】
特定した認識単語の類似度が特定した棄却単語の類似度以下であると判定した場合には（ステップＳ０１０；ＮＯ）、照合部４２は、照合対象の音声信号を棄却し（ステップＳ００６）、本処理は終了する。一方、特定した認識単語の類似度が特定した棄却単語の類似度を超えていると判定した場合には（ステップＳ０１０；ＹＥＳ）、照合部４２は、特定した認識単語を認識結果として、出力部３０を介して、出力する（ステップＳ０１１）。そして、本処理は終了する。
【０１０６】
次に、図１５を参照して、本実施形態３における効果について説明する。図１５Ａは、従来技術２における各第２閾値Ｔ２に対する再現率と適合率とを示す図であり、図１５Ｂは、本実施形態３における各第３閾値Ｔ３に対する再現率と適合率とを示す図である。なお、再現率と適合率の各値は、単語数３００語、約１時間分の音声データに対する評価結果に基づく値である。
【０１０７】
従来技術２において第２閾値Ｔ２を基準値（Ｔ２＝８０）から大きくしていくと、図１５Ａに示すように、第２閾値Ｔ２＝９１の場合には、再現率が８９％、適合率が７７％となり、第２閾値Ｔ２＝９３の場合には、再現率が８７％、適合率が７９％となり、第２閾値Ｔ２＝９５の場合には、再現率が８５％、適合率が８０％となる。つまり、従来技術２の場合、基準値（Ｔ２＝８０）から第２閾値Ｔ２を大きくしていくと、適合率を上げることができるが、再現率がやはり劣化してしまう。
【０１０８】
これに対し、実施形態１の方法を従来技術２に適用すると、第３閾値Ｔ３＝９５の場合には、再現率が９１％、適合率７９％となり、第３閾値Ｔ３＝９４の場合には、再現率が９０％、適合率が８４％となり、第３閾値Ｔ３＝９３の場合には、再現率が８９％、適合率が８４％となる。つまり、第３閾値Ｔ３を調整することで、再現率をほぼ維持した状態で、適合率を向上させることが可能となる。なお、実施形態１の方法を従来技術２に適用した場合（本実施形態３）を評価する際には、第２閾値Ｔ２は基準値（Ｔ２＝８０）に固定した。
【０１０９】
（実施形態４）
本実施形態４においては、実施形態１で説明した方法を従来技術２に適用した場合の別の例について説明する。実施形態３における音声認識処理では、最も類似度が高い棄却単語の類似度が対応する第３閾値Ｔ３を超えているか否かの判定処理を、最も類似度が高い認識単語の類似度が第２閾値Ｔ２を超えているか否かの判定処理よりも前に行った。
【０１１０】
本実施形態４においては、最も類似度が高い棄却単語の類似度が対応する第３閾値Ｔ３を超えているか否かの判定処理を、最も類似度が高い認識単語の類似度が第２閾値Ｔ２を超えているか否かの判定処理よりも後に行う。こうすることで、より再現率を重視した設定を行うことが可能となる。
【０１１１】
本実施形態４における音声認識装置１の基本的な構成は、実施形態３の場合と同じである。但し、照合部４２が果たす機能が、実施形態３の場合と若干異なっている。
【０１１２】
本実施形態４の照合部４２は、音響モデル記憶部２３に格納されている音響モデルと入力された特徴量とを比較して、入力音声に対応する音素列を抽出する。そして、照合部４２は、抽出した音素列と各認識単語の音素系列とを比較して類似度を算出すると共に、抽出した音素列と各棄却単語の音素系列とを比較して類似度を算出する。なお、類似度の算出方法は、従来用いられている方法を用いることができる。また、本実施形態４においては、類似度は、０〜１００の間の値に正規化したものである。
【０１１３】
そして、照合部４２は、類似度が最も高い認識単語を特定し、特定した認識単語の類似度が対応する第２閾値Ｔ２を超えているか否かを判定する。そして、特定した認識単語の類似度が対応する第２閾値Ｔ２を超えていると判定した場合には、照合部４２は、特定した認識単語を認識結果として、出力部３０を介して、出力する。一方、特定した認識単語の類似度が対応する第２閾値Ｔ２以下であると判定した場合には、照合部４２は、類似度が最も高い棄却単語を特定し、特定した棄却単語の類似度が、対応する第３閾値Ｔ３を超えているか否かを判定する。
【０１１４】
そして、特定した棄却単語の類似度が対応する第３閾値Ｔ３を超えていると判定した場合には、照合部４２は、照合対象の音声信号を棄却する。一方、特定した棄却単語の類似度が対応する第３閾値Ｔ３以下であると判定した場合には、照合部４２は、更に、特定した認識単語の類似度が第１閾値Ｔ１を超えているか否かを判定する。そして、特定した認識単語の類似度が第１閾値Ｔ１以下であると判定した場合には、照合部４２は、照合対象の音声信号を棄却する。一方、特定した認識単語の類似度が第１閾値Ｔ１を超えていると判定した場合には、照合部４２は、更に、特定した認識単語の類似度が特定した棄却単語の類似度を超えているか否かを判定する。
【０１１５】
そして、特定した認識単語の類似度が特定した棄却単語の類似度を超えていると判定した場合には、照合部４２は、特定した認識単語を認識結果として、出力部３０を介して、出力する。一方、特定した認識単語の類似度が特定した棄却単語の類似度以下であると判定した場合には、照合部４２は、照合対象の音声信号を棄却する。
【０１１６】
次に、図１６を参照して、本実施形態４における音声認識処理の流れについて説明する。図１６は、本実施形態４における音声認識処理のフローを説明するためのフローチャートの例の一部である。本音声認識処理は、入力部１０が受け付けた入力信号を制御部４０に出力したことをトリガとして開始される。なお、ステップＳ３０９の処理より後の処理は、実施形態１で説明した処理と同じである。
【０１１７】
分析部４１は、入力信号を分析して、音声信号を検出する（ステップＳ３０１）。そして、分析部４１は、検出した音声信号の特徴量を算出し、算出した特徴量を照合部４２に出力する（ステップＳ３０２）。
【０１１８】
そして、照合部４２は、入力された特徴量に基づいて、照合対象の音声信号と各認識単語との類似度をそれぞれ算出し（ステップＳ３０３）、類似度が最も高い認識単語を特定する（ステップＳ３０４）。そして、照合部４２は、特定した認識単語の類似度が対応する第２閾値Ｔ２を超えているか否かを判定する（ステップＳ３０５）。
【０１１９】
特定した認識単語の類似度が対応する第２閾値Ｔ２を超えていると判定した場合には（ステップＳ３０５；ＹＥＳ）、照合部４２は、特定した認識単語を認識結果として、出力部３０を介して、出力する（ステップＳ３０６）。そして、本処理は終了する。一方、特定した認識単語の類似度が対応する第２閾値Ｔ２以下であると判定した場合には（ステップＳ３０５；ＮＯ）、照合部４２は、入力された特徴量に基づいて、照合対象の音声信号と各棄却単語との類似度をそれぞれ算出し（ステップＳ３０７）、最も類似度が高い棄却単語を特定する（ステップＳ３０８）。
【０１２０】
そして、照合部４２は、特定した棄却単語の類似度が、対応する第３閾値Ｔ３を超えているか否かを判定する（ステップＳ３０９）。特定した棄却単語の類似度が第３閾値Ｔ３を超えていると判定した場合には（ステップＳ３０９；ＹＥＳ）、処理は実施形態１で説明したステップＳ００６の処理へと進み、照合部４２は、照合対象の音声信号を棄却し（ステップＳ００６）、本処理は終了する。
【０１２１】
一方、特定した棄却単語の類似度が第３閾値Ｔ３以下であると判定した場合には（ステップＳ３０９；ＮＯ）、処理は実施形態１で説明したステップＳ００９の処理へと進み、照合部４２は、更に、特定した認識単語の類似度が第１閾値Ｔ１を超えているか否かを判定する（ステップＳ００９）。
【０１２２】
特定した認識単語の類似度が第１閾値Ｔ１以下であると判定した場合には（ステップＳ００９；ＮＯ）、照合部４２は、照合対象の音声信号を棄却し（ステップＳ００６）、本処理は終了する。一方、特定した認識単語の類似度が第１閾値Ｔ１を超えていると判定した場合には（ステップＳ００９；ＹＥＳ）、照合部４２は、更に、特定した認識単語の類似度が特定した棄却単語の類似度を超えているか否かを判定する（ステップＳ０１０）。
【０１２３】
特定した認識単語の類似度が特定した棄却単語の類似度以下であると判定した場合には（ステップＳ０１０；ＮＯ）、照合部４２は、照合対象の音声信号を棄却し（ステップＳ００６）、本処理は終了する。一方、特定した認識単語の類似度が特定した棄却単語の類似度を超えていると判定した場合には（ステップＳ０１０；ＹＥＳ）、照合部４２は、特定した認識単語を認識結果として、出力部３０を介して、出力する（ステップＳ０１１）。そして、本処理は終了する。
【０１２４】
図１７は、実施形態１乃至４における音声認識装置１のハードウェア構成の例を示す図である。図１などに示す音声認識装置１は、例えば、図１７に示す各種ハードウェアにより実現されてもよい。図１７の例では、音声認識装置１は、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２、ＲＯＭ２０３、ＨＤＤ２０４、入出力インターフェース２０５、通信モジュール２０６を備え、これらのハードウェアはバス２０７を介して接続されている。
【０１２５】
ＣＰＵ２０１は、例えば、ＨＤＤ２０４に格納されている動作プログラムをＲＡＭ２０２にロードし、ＲＡＭ２０２をワーキングメモリとして使いながら各種処理を実行する。ＣＰＵ２０１は、動作プログラムを実行することで、図１などに示す制御部４０の各機能部を実現することができる。
【０１２６】
なお、上記動作を実行するための動作プログラムを、フレキシブルディスク、Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＣＤ−ＲＯＭ）、Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ（ＤＶＤ）、Ｍａｇｎｅｔｏ  Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ（ＭＯ）などのコンピュータで読み取り可能な記録媒体（不図示）に記憶して配布し、これを音声認識装置１の読取装置（不図示）で読み取ってコンピュータにインストールすることにより、上述の処理を実行するように構成してもよい。さらに、インターネット上のサーバ装置が有するディスク装置等に動作プログラムを記憶しておき、通信モジュール２０６を介して、音声認識装置１のコンピュータに動作プログラムをダウンロード等するものとしてもよい。
【０１２７】
なお、実施形態に応じて、ＲＡＭ２０２、ＲＯＭ２０３、ＨＤＤ２０４以外の他の種類の記憶装置が利用されてもよい。例えば、音声認識装置１は、Ｃｏｎｔｅｎｔ  Ａｄｄｒｅｓｓａｂｌｅ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＣＡＭ）、Ｓｔａｔｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＳＲＡＭ）、Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＳＤＲＡＭ）などの記憶装置を有してもよい。
【０１２８】
なお、実施形態に応じて、音声認識装置１のハードウェア構成は図１７とは異なっていてもよく、図１７に例示した規格・種類以外のその他のハードウェアを音声認識装置１に適用することもできる。
【０１２９】
例えば、図１などに示す音声認識装置１の制御部４０の各機能部は、ハードウェア回路により実現されてもよい。具体的には、ＣＰＵ２０１の代わりに、Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ（ＦＰＧＡ）などのリコンフィギュラブル回路や、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ（ＡＳＩＣ）などにより、図１などに示す制御部４０の各機能部が実現されてもよい。もちろん、ＣＰＵ２０１とハードウェア回路の双方により、これらの機能部が実現されてもよい。
【０１３０】
以上において、いくつかの実施形態について説明した。しかしながら、実施形態は上記の実施形態に限定されるものではなく、上述の実施形態の各種変形形態及び代替形態を包含するものとして理解されるべきである。例えば、各種実施形態は、その趣旨及び範囲を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できることが理解されよう。また、前述した実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることにより、種々の実施形態を成すことができることが理解されよう。更には、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除して又は置換して、或いは実施形態に示される構成要素にいくつかの構成要素を追加して種々の実施形態が実施され得ることが当業者には理解されよう。
【０１３１】
以上の実施形態１乃至４を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
認識単語が登録されている認識単語辞書と棄却単語が登録されている棄却単語辞書とを備え、入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語の類似度が予め設定されている第１の閾値以下の場合に前記入力音声を棄却する音声認識装置であって、
前記入力音声と前記棄却単語との類似度を算出し、最も類似度が高い棄却単語を特定する第１の特定手段と、
前記入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語を特定する第２の特定手段と、
特定された前記棄却単語の類似度が、予め設定されている、前記第１の閾値より大きい第３の閾値を超えている場合には、特定された前記認識単語の類似度が前記第１の閾値を越えていても、前記入力音声を棄却する照合手段と、
を備える、
ことを特徴とする音声認識装置。
（付記２）
前記照合手段は、特定された前記棄却単語の類似度が前記第３の閾値以下であり、特定された前記認識単語の類似度が所定の条件を満たしている場合には、特定された前記認識単語を出力し、特定された前記棄却単語の類似度が前記第３の閾値以下であり、特定された前記認識単語の類似度が前記所定の条件を満たしていない場合には、前記入力音声を棄却する、
ことを特徴とする付記１に記載の音声認識装置。
（付記３）
前記所定の条件は、特定された前記認識単語の類似度が、特定された前記棄却単語の類似度を越えており、且つ前記第１の閾値を越えていることである、
ことを特徴とする付記２に記載の音声認識装置。
（付記４）
前記照合手段は、特定された前記認識単語の類似度が、前記第１の閾値より大きい第２の閾値を超えている場合には、特定された前記棄却単語の類似度が前記第３の閾値を超えているかいないかにかかわらず、特定された前記認識単語を出力する、
ことを特徴とする付記１乃至３のいずれか一に記載の音声認識装置。
（付記５）
前記所定の条件は、特定された前記認識単語の類似度が、特定された前記棄却単語の類似度を越えており、且つ前記第１の閾値を越えていること、あるいは、特定された前記認識単語の類似度が、前記第１の閾値より大きい第２の閾値を超えていることである、
ことを特徴とする付記２に記載の音声認識装置。
（付記６）
値の異なる複数の第３の閾値が予め設定され、前記棄却単語ごとに前記複数の第３の閾値の内のいずれかが対応付けられており、
前記照合手段は、特定された前記棄却単語の類似度が対応する前記第３の閾値を超えている場合に、前記入力音声を棄却する、
ことを特徴とする付記１乃至５のいずれか一に記載の音声認識装置。
（付記７）
前記第３の閾値は、超えると特定された前記棄却単語が発声されている可能性が高くように定められている、
ことを特徴とする付記１乃至６のいずれか一に記載の音声認識装置。
（付記８）
特定された前記棄却単語と特定された前記認識単語との相関性が高い程、特定された前記棄却単語に対する前記第３の閾値を高く設定する設定手段を、更に、備え、
前記照合手段は、特定された前記棄却単語の類似度が対応する前記第３の閾値を超えている場合に、前記入力音声を棄却する、
ことを特徴とする付記１乃至５のいずれか一に記載の音声認識装置。
（付記９）
前記設定手段は、特定された前記棄却単語と特定された前記認識単語との単語間の類似度を算出し、算出した単語間の類似度が高い程、特定された前記棄却単語に対する前記第３の閾値を高く設定する、
ことを特徴とする付記８に記載の音声認識装置。
（付記１０）
前記設定手段は、所定の値以上となるように前記第３の閾値を設定する、
ことを特徴とする付記８又は９に記載の音声認識装置。
（付記１１）
認識単語が登録されている認識単語辞書と棄却単語が登録されている棄却単語辞書とを備え、入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語の類似度が予め設定されている第１の閾値以下の場合に前記入力音声を棄却する音声認識装置の音声認識方法であって、
前記入力音声と前記棄却単語との類似度を算出し、最も類似度が高い棄却単語を特定し、
前記入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語を特定し、
特定した前記棄却単語の類似度が、予め設定されている、前記第１の閾値より大きい第３の閾値を超えている場合には、特定した前記認識単語の類似度が前記第１の閾値を越えていても、前記入力音声を棄却する、
ことを特徴とする音声認識方法。
（付記１２）
認識単語が登録されている認識単語辞書と棄却単語が登録されている棄却単語辞書とを備え、入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語の類似度が予め設定されている第１の閾値以下の場合に前記入力音声を棄却する音声認識装置のコンピュータに、
前記入力音声と前記棄却単語との類似度を算出し、最も類似度が高い棄却単語を特定し、
前記入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語を特定し、
特定した前記棄却単語の類似度が、予め設定されている、前記第１の閾値より大きい第３の閾値を超えている場合には、特定した前記認識単語の類似度が前記第１の閾値を越えていても、前記入力音声を棄却する、
処理を実行させる、
ことを特徴とするプログラム。
（付記１３）
認識単語が登録されている認識単語辞書と棄却単語が登録されている棄却単語辞書とを備え、入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語の類似度が予め設定されている第１の閾値以下の場合に前記入力音声を棄却する音声認識装置のコンピュータに、
前記入力音声と前記棄却単語との類似度を算出し、最も類似度が高い棄却単語を特定し、
前記入力音声と前記認識単語との類似度を算出し、最も類似度が高い認識単語を特定し、
特定した前記棄却単語の類似度が、予め設定されている、前記第１の閾値より大きい第３の閾値を超えている場合には、特定した前記認識単語の類似度が前記第１の閾値を越えていても、前記入力音声を棄却する、
処理を実行させるプログラムを記憶した記録媒体。
【符号の説明】
【０１３２】
１      音声認識装置
１０    入力部
２０    記憶部
２１    認識単語辞書
２２    棄却単語辞書
２３    音響モデル記憶部
３０    出力部
４０    制御部
４１    分析部
４２    照合部
４３    閾値算出部
Ｔ１      第１閾値
Ｔ２      第２閾値
Ｔ３      第３閾値
Ｔ３−Ｗ１  棄却単語“和歌山”の第３閾値
Ｔ３−Ｗ２  棄却単語“富山”の第３閾値
ＢＤ１    理想範囲
ＢＤ２    検出範囲
ＳＣ１    認識単語“岡山”の類似度
ＳＣ２    棄却単語“和歌山”の類似度
ＳＣ３    棄却単語“富山”の類似度
Ｌ１〜Ｌ５  点線
Ｆ        関数
２０１  ＣＰＵ
２０２  ＲＡＭ
２０３  ＲＯＭ
２０４  ＨＤＤ
２０５  入出力インターフェース
２０６  通信モジュール
２０７  バス
【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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