(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号である音声ドキュメントから音声認識システムの語彙に含まれない未知語を検出する未知語検出装置であって、
前記音声ドキュメントから、当該音声ドキュメントの音素列である音声ドキュメント音素列を生成する音素認識部と、
前記音声ドキュメント音素列から部分音素列を抽出し、類似する部分音素列群である未知語候補を抽出する未知語候補抽出部と、
前記音声ドキュメントから、言語スコアを含む音声認識結果を生成する音声認識部と、
前記未知語候補と前記音声認識結果から、前記未知語候補に含まれる部分音素列の言語スコアから算出される未知語特徴を前記未知語候補に付与した未知語特徴付き未知語候補を生成する未知語特徴抽出部と、
前記未知語特徴付き未知語候補の未知語特徴に基づいて前記未知語候補が未知語であるか否かを判定する未知語判定部と
を含む未知語検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の未知語検出装置であって、
前記未知語特徴は、前記未知語候補に含まれる部分音素列の言語スコアの平均と標準偏差の組、または、前記未知語候補に含まれる部分音素列の言語スコアの平均と当該言語スコアの最大値と最小値の差の組である未知語検出装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の未知語検出装置であって、
前記未知語候補抽出部は、
前記音声ドキュメント音素列から所定の頻度以上出現する部分音素列を抽出し、抽出した部分音素列をクラスタリングして類似する部分音素列群を求め、求めた部分音素列群を未知語候補として抽出する未知語検出装置。
【請求項４】
音素認識部と、未知語候補抽出部と、音声認識部と、未知語特徴抽出部と、未知語判定部とを含む未知語検出装置が、入力信号である音声ドキュメントから音声認識システムの語彙に含まれない未知語を検出する未知語検出方法であって、
前記音素認識部が、前記音声ドキュメントから、当該音声ドキュメントの音素列である音声ドキュメント音素列を生成する音素認識ステップと、
前記未知語候補抽出部が、前記音声ドキュメント音素列から部分音素列を抽出し、類似する部分音素列群である未知語候補を抽出する未知語候補抽出ステップと、
前記音声認識部が、前記音声ドキュメントから、言語スコアを含む音声認識結果を生成する音声認識ステップと、
前記未知語特徴抽出部が、前記未知語候補と前記音声認識結果から、前記未知語候補に含まれる部分音素列の言語スコアから算出される未知語特徴を前記未知語候補に付与した未知語特徴付き未知語候補を生成する未知語特徴抽出ステップと、
前記未知語判定部が、前記未知語特徴付き未知語候補の未知語特徴に基づいて前記未知語候補が未知語であるか否かを判定する未知語判定ステップと
を含む未知語検出方法。
【請求項５】
請求項１ないし３のいずれか１項に記載の未知語検出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】
本発明は、音声認識技術に関するものであり、特に音声認識システムの語彙として含まれない単語を入力音声信号から検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
講演や講義の音声など、特定のトピックに関する数十分〜数時間に及ぶ発話を音声ドキュメントという。この音声ドキュメントを音声認識技術によりテキスト化し、全文検索やテキストマイニングなどの言語処理により音声ドキュメントから有用な情報を素早く抽出することが可能となる。
【０００３】
しかし、音声ドキュメントを音声認識する際に誤認識が生じると、実際に発声された単語が認識結果に出現しないこととなる。このとき、例えば全文検索しても所望の単語がヒットしなくなるという問題が生じる。特に、音声認識システムの語彙にない単語（以下、未知語という）が音声ドキュメント中で繰り返し発声された場合、未知語は必ず誤認識されてしまい、決して認識結果として現れることはない。音声ドキュメントの活用を考えるうえで、この問題は深刻である。しかも、繰り返し発声される単語は、当該音声ドキュメントでのキーワードであることが多いため、キーワードがすべて誤認識された音声認識結果から有用な情報を抽出することが難しくなる。
【０００４】
未知語を正しく認識できない問題への対処として、繰り返し発声されている単語を未知語として検出するための技術が非特許文献１に開示されている。繰り返し発声されている単語を未知語として検出することができれば、音声認識システムの語彙に当該未知語を追加して再度音声認識を行うことにより、未知語を含む音声ドキュメントを正しくテキスト化することが可能となる。
【０００５】
以下、図８を参照して非特許文献１に開示されている未知語検出装置８００の概略を説明する。図８は、非特許文献１の未知語検出装置８００の構成を示すブロック図である。図８に示すように未知語検出装置８００は、未知語区間検出部８１０と、未知語区間クラスタリング部８２０と、クラスタ選別部８３０を含む。
【０００６】
未知語区間検出部８１０は、入力される音声ドキュメントから、当該音声ドキュメント中の未知語が発声されている複数の区間（以下、未知語区間という）を検出し、各未知語区間で発声されている音素列を推定、音素列付き未知語区間群を生成する。ここでは、未知語区間と当該未知語区間の音素列を推定する方法として、非特許文献２に記載されている方法を用いる。未知語区間クラスタリング部８２０は、未知語区間検出部８１０の出力である音素列付き未知語区間群をクラスタリングし、未知語区間クラスタ群を生成する。クラスタリングに用いる距離尺度としては、未知語区間の音素列同士の編集距離を用いる。多数の未知語区間が同一のクラスタに分類された場合、当該クラスタに属す未知語区間は繰り返し発声された同じ未知語だと考えられる。そこで、クラスタ選別部８３０は、未知語区間クラスタリング部８２０の出力である未知語区間クラスタ群の中から、クラスタサイズが所定の閾値以上の未知語区間クラスタを選別し、繰り返し出現する未知語を含む未知語群を生成する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Long Qin and Alexander Rudnicky, “Finding Recurrent Out-of-Vocabulary Words”, in Proceedings of INTERSPEECH, pp.2242-2246, 2013.
【非特許文献２】Issam Bazzi and James R. Glass, “Modeling Out-of-Vocabulary Words for Robust Speech Recognition”, in Proceedings of ICSLP, pp.401-404, 2000.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
未知語検出装置８００では、まず未知語区間検出部８１０により未知語区間を検出する。このため、繰り返し発声された未知語を最終的に検出できるかどうかは、未知語区間検出部８１０の検出精度に大きく依存する。未知語区間検出部８１０における検出方法である非特許文献２では、発声された未知語の音素列に似た発音の単語が音声認識システムの語彙に含まれていると、未知語ではなく発音の似た既知語が発声されたとみなしてしまう結果、検出精度が低下してしまう。特に、講演や講義を対象とする音声認識システムでは１０万語を超える大語彙を備えることも多いため、未知語区間検出部８１０の検出精度が著しく低下してしまう。その結果、未知語検出装置８００では繰り返し発声された未知語を精度良く検出することができない。
【０００９】
そこで本発明では、音声ドキュメント中で繰り返し発声される未知語を高精度で検出する未知語検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一態様は、入力信号である音声ドキュメントから音声認識システムの語彙に含まれない未知語を検出する未知語検出装置であって、前記音声ドキュメントから、当該音声ドキュメントの音素列である音声ドキュメント音素列を生成する音素認識部と、前記音声ドキュメント音素列から部分音素列を抽出し、類似する部分音素列群である未知語候補を抽出する未知語候補抽出部と、前記音声ドキュメントから、言語スコアを含む音声認識結果を生成する音声認識部と、前記未知語候補と前記音声認識結果から、前記未知語候補に含まれる部分音素列の言語スコアから算出される未知語特徴を前記未知語候補に付与した未知語特徴付き未知語候補を生成する未知語特徴抽出部と、前記未知語特徴付き未知語候補の未知語特徴に基づいて前記未知語候補が未知語であるか否かを判定する未知語判定部とを含む。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、音声ドキュメント中で繰り返し発声される未知語を高精度で検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】未知語検出装置１００の構成を示すブロック図。
【図２】未知語検出装置１００の動作を示すフローチャート。
【図３】音声ドキュメント音素列の一例を示す図。
【図４】未知語候補群の一例を示す図。
【図５】未知語候補群の抽出過程の様子を示す図。
【図６】音声認識結果の一例を示す図。
【図７】未知語特徴付き未知語候補群の一例を示す図。
【図８】非特許文献１の未知語検出装置８００の構成を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。なお、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。
【００１４】
また、以下の説明でも音声認識システムの語彙にない単語のことを未知語という。
【００１５】
＜本願発明の要点＞
本願発明では、非特許文献１のように未知語の音素列が発声された区間を個別に未知語区間として検出するのでなく、類似した音素列が発声された区間を検出し、これらの類似した複数の区間をまとめる。繰り返し現れる類似した音素列をまとめておくことにより、「未知語に対応する音素列が発声された区間では“一貫して”音声認識結果の言語スコアが低くなる」という未知語発声時の特徴を捉えることが可能となる。この特徴を示す音素列を未知語として判定することにより、繰り返し現れた単語を未知語として精度よく検出することができる。類似した音素列が発声された複数の区間に渡って現れる「一貫して言語スコアが低くなる」という特徴は、個別に未知語区間として検出するだけでは捉えられないため、非特許文献１の技術では利用できていない情報である。
【００１６】
＜実施形態＞
以下、図１〜図２を参照して未知語検出装置１００を説明する。図１は、未知語検出装置１００の構成を示すブロック図である。図２は、未知語検出装置１００の動作を示すフローチャートである。図１に示すように未知語検出装置１００は、音素認識部１１０と、未知語候補抽出部１２０と、音声認識部１３０と、未知語特徴抽出部１４０と、未知語判定部１５０を含む。
【００１７】
未知語検出装置１００では、まず音声ドキュメントに対して音素認識を行い、音声ドキュメント全体を音素列（音声ドキュメント音素列）に変換する（Ｓ１１０）。次に、得られた音声ドキュメント音素列の中に繰り返し出現する部分音素列を抽出し、未知語候補とする（Ｓ１２０）。未知語候補は通常複数得られる。同じ音声ドキュメントに対して音声認識処理を行う（Ｓ１３０）。各未知語候補が出現する区間において「常に言語スコアが低くなっているかどうか」を特徴量として算出し（Ｓ１４０）、当該特徴量を用いて当該未知語候補が未知語か否かを判定する（Ｓ１５０）。
【００１８】
なお、Ｓ１１０、Ｓ１２０の処理とＳ１３０の処理は独立して行うことができる。つまり、図２に示したＳ１１０〜Ｓ１３０の順は一例である。
【００１９】
以下、構成部ごとに入力、出力、動作について説明する。
【００２０】
＜音素認識部１１０＞
入力：音声ドキュメント
出力：音声ドキュメント音素列
入力された音声ドキュメントに対して音素認識を行い、音声ドキュメント全体の音素列である音声ドキュメント音素列を生成し、音声ドキュメント音素列を未知語候補検出部１２０へ出力する（Ｓ１１０）。
【００２１】
音声ドキュメント音素列の一例を図３に示す。図３は、「……ログメルは特に………………………特にログメルに……」という発声内容から生成した音声ドキュメント音素列を示す。各音素には、音声ドキュメント中での出現区間（音声ドキュメント冒頭を時刻０とした始端時刻と終端時刻）が付与される。
【００２２】
＜未知語候補抽出部１２０＞
入力：音声ドキュメント音素列
出力：未知語候補群
入力された音声ドキュメント音素列において、繰り返し現れる類似した部分音素列（以下、未知語候補という）を抽出し、抽出された未知語候補すべて（以下、未知語候補群という）を未知語特徴抽出部１４０へ出力する（Ｓ１２０）。
【００２３】
未知語候補群の一例を図４に示す。各未知語候補は複数の類似した部分音素列の集合であり、各部分音素列には、音声ドキュメント中での出現区間が付与される。例えば、未知語候補１には、４つの部分音素列”rogumeru”、”ragumeru”、”rogumeru”、”ragumeru”が対応している。また、１つ目の”rogumeru”の出現区間の始端時刻、終端時刻は、それぞれ図３の音素”r”の始端時刻4.31、音素”u”の終端時刻4.88と一致している。
【００２４】
音声ドキュメント音素列からの未知語候補群の抽出は、例えば以下の手順で行う。
【００２５】
１． 音声ドキュメント音素列（図５（ａ）参照）から５音素以上の長さを持つ頻度２以上の部分音素列をすべて列挙する（図５（ｂ）参照）。
【００２６】
列挙の方法としては、例えば、系列の中から長さＬ以上かつ頻度Ｎ以上の部分系列を列挙するアルゴリズムである非特許文献３に記載のＰｒｅｆｉｘＳｐａｎ法をＬ＝５、Ｎ＝２の設定で適用すればよい。４音素以下の短い単語が未知語となることは稀なので、Ｌ＝５程度に設定するのがよい。また、Ｎ＝１とすると、すべての５音素列が抽出されてしまう（つまり、繰り返し出現しない音素列も抽出されてしまう）。そこで、最低限繰り返し出現する音素列を抽出するため、Ｎ＝２と設定する。
（参考非特許文献３： Jian Pei, Jiawei Han, Behzad Mortazavi-Asl and Helen Pinto, “PrefixSpan: Mining Sequential Pattern Efficiently by Prefix-Projected Pattern Growth”, in Proceedings of ICDE, pp.215-224, 2001.）
【００２７】
最後に、得られた各部分音素列の先頭音素の始端時刻から末尾音素の終端時刻までの区間を、当該部分音素列の出現区間とする。
【００２８】
２． 列挙された部分音素列のうち、音素列間の編集距離が近いもの同士をまとめるようにクラスタリングする（図５（ｃ）参照）。
【００２９】
何個のクラスタに分かれるかは不明なので、クラスタ数を指定する必要のないクラスタリング方法を用いる。なお、クラスタ数を指定する必要のないクラスタリング方法であれば既存のいずれの手法を用いてもよい。例えば、音素列間の編集距離を基準として非特許文献４に記載のＣｈｉｎｅｓｅ  Ｗｈｉｓｐｅｒｓ法を適用することで編集距離が近い部分音素列がまとまるようにクラスタリングすることができる。
（参考非特許文献４： Chris Biemann, “Chinese Whispers - an Efficient Graph Clustering Algorithm and its Application to Natural Language Processing Problems,” in Proceedings of the first workshop on graph based methods for natural language processing, pp.73-80, 2006.）
【００３０】
３． クラスタリング結果の各クラスタを一つの未知語候補とし、得られたクラスタの集合を未知語候補群とする。
【００３１】
なお、上述の手順以外でも、音声ドキュメント音素列に含まれる類似した部分音素列を抽出できればどんな方法を用いてもよい。例えば、塩基配列中に繰り返し現れる類似した部分配列を抽出する際に用いられるＢＬＡＳＴアルゴリズムなどを適用しても構わない。
【００３２】
＜音声認識部１３０＞
入力：音声ドキュメント
出力：音声認識結果
入力された音声ドキュメントに対して音声認識を行い、生成した音声認識結果を未知語特徴検出部１４０へ出力する（Ｓ１３０）。
【００３３】
音声認識結果の一例を図６に示す。この例では「ログメル」が未知語となっている。各単語には、音声ドキュメント中での出現区間、および音声認識の過程で計算される言語スコアが付与される。言語スコアとは、単語の並びとしての尤もらしさを表す実数値であり、スコアが高いほど自然な単語の並びであることを表すものである。この例では未知語「ログメル」は、「ログ」と「寝る」の２つの単語として認識されている。つまり、現段階では正しく認識されていない。
【００３４】
なお、音声認識部１３０が計算した言語スコアが一貫して低いかどうかを示す未知語特徴を用いて未知語であるか否かを判定するので、音声認識部１３０は検出した未知語を追加する対象となる音声認識システムを用いて構成するのがよい。
【００３５】
＜未知語特徴抽出部１４０＞
入力：未知語候補群、音声認識結果
出力：未知語特徴付き未知語候補群
入力された未知語候補群の各未知語候補に対して、同時に入力された音声認識結果を参照して未知語特徴を算出し、算出された未知語特徴を当該未知語候補に付与する。生成した未知語特徴付き未知語候補群を未知語判定部１５０へ出力する（Ｓ１４０）。
【００３６】
未知語特徴は、未知語候補の出現箇所（未知語候補に含まれる部分音素列の出現区間）の言語スコア群から算出されるものであり、実数値または複数の実数値を並べたベクトルで表現されるものである。未知語特徴が未知語候補の複数の出現箇所の言語スコアが全体として低いものとなっている（つまり、全体的に値が小さいことを示す所定の範囲にある）場合、未知語と判定される。判定方法については、後述する。
【００３７】
例えば、図７に示す例のように未知語候補の複数の出現箇所における言語スコアの平均と標準偏差を並べた２次元ベクトルを未知語特徴として利用できる。平均が低く、標準偏差が小さければ複数の出現箇所全体で一貫して言語スコアが低いことを表すからである。図７の未知語候補１の未知語特徴[0.003, 0.002]は、部分音素列”rogumeru”、”ragumeru”、”rogumeru”、”ragumeru”の言語スコアの平均と標準偏差の組となっている。
【００３８】
なお、未知語候補の複数の出現箇所における言語スコアのバラつき度合いを表す値として、標準偏差以外の値を用いることもできる。例えば、複数の出現箇所の言語スコアの最大値と最小値の差を用いることとしてもよい。
【００３９】
また、未知語特徴として、複数の出現箇所の言語スコアの最大値を用いてもよい。この場合は実数値で表現される。
【００４０】
言語スコアの平均と標準偏差を未知語特徴として使う場合における、一つの未知語候補に対して未知語特徴を算出する手順は以下の通りである。
【００４１】
１．音声認識結果を参照して、未知語候補の各部分音素列の言語スコアを計算する。
【００４２】
具体的には、未知語候補の部分音素列の出現区間の始端時刻をＴ１、終端時刻をＴ２としたとき、音声認識結果のうち、Ｔ１〜Ｔ２と重複する区間に現れるすべての単語の言語スコアの平均値を当該部分音素列の言語スコアとする。
【００４３】
２． 未知語候補の各部分音素列の言語スコアの平均と標準偏差を計算して並べた２次元ベクトルを当該未知語候補の未知語特徴とする。
【００４４】
＜未知語判定部１５０＞
入力：未知語特徴付き未知語候補群
出力：未知語群
入力された未知語特徴付き未知語候補群の各未知語候補について、付与されている未知語特徴に基づいて未知語か否かを判定する。未知語候補のうち未知語と判定されたものを最終的に検出された未知語群として出力する（Ｓ１５０）。
【００４５】
未知語か否かの判定方法としては、経験に基づくルールを用いてもよいし、未知語区間が分かっている音声ドキュメントから算出した未知語特徴を事前に学習させたサポートベクターマシンやニューラルネットワークなどの識別器を用いてもよい。
【００４６】
未知語候補の言語スコアの平均と標準偏差の値を未知語特徴として利用する場合、例えば「言語スコアの平均が０．０１未満かつ標準偏差が０．００５未満であれば未知語とする」というルールを用いることで、複数の出現箇所で一貫して言語スコアが低くなる音素列を未知語として検出することができる。このルールに照らすと、図７の未知語候補１は未知語と判定される。
【００４７】
また、未知語候補の言語スコアの最大値を未知語特徴として利用する場合は、例えば「言語スコアの最大値が０．０２未満であれば未知語とする」というルールを用いることで、同様に、複数の出現箇所で一貫して言語スコアが低くなる音素列を未知語として検出することができる。
【００４８】
本実施形態の発明によれば、未知語かどうかを判定する前に、未知語候補検出部１２０によって繰り返し出現する音素列を未知語候補としてまとめ、未知語特徴抽出部１４０によって「複数の出現箇所において一貫して言語スコアが低くなるかどうか」を表す値が未知語特徴として算出され、未知語候補に付与される。未知語判定部１５０がこの未知語特徴を用いて未知語候補が未知語であるか否かを判定するため、個々の未知語区間を検出してからクラスタリングを行う従来技術よりも高精度に繰り返し現れる未知語を検出することができるようになる。
【００４９】
また、未知語の検出漏れがなくなることにより、音声ドキュメントのキーワードが一切認識結果に現れないという深刻な問題の発生にシステム運用者が正確に気づくことができるようになるため、未知語を語彙に追加して再度音声認識を行う対処を適切に実施することが可能となる。その結果として音声ドキュメントから全文検索等で正確な情報を得ることができるようになるため、システム利用者にとっての利便性が向上する。
【００５０】
＜補記＞
本発明の装置は、例えば単一のハードウェアエンティティとして、キーボードなどが接続可能な入力部、液晶ディスプレイなどが接続可能な出力部、ハードウェアエンティティの外部に通信可能な通信装置（例えば通信ケーブル）が接続可能な通信部、ＣＰＵ（Central Processing Unit、キャッシュメモリやレジスタなどを備えていてもよい）、メモリであるＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクである外部記憶装置並びにこれらの入力部、出力部、通信部、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、外部記憶装置の間のデータのやり取りが可能なように接続するバスを有している。また必要に応じて、ハードウェアエンティティに、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体を読み書きできる装置（ドライブ）などを設けることとしてもよい。このようなハードウェア資源を備えた物理的実体としては、汎用コンピュータなどがある。
【００５１】
ハードウェアエンティティの外部記憶装置には、上述の機能を実現するために必要となるプログラムおよびこのプログラムの処理において必要となるデータなどが記憶されている（外部記憶装置に限らず、例えばプログラムを読み出し専用記憶装置であるＲＯＭに記憶させておくこととしてもよい）。また、これらのプログラムの処理によって得られるデータなどは、ＲＡＭや外部記憶装置などに適宜に記憶される。
【００５２】
ハードウェアエンティティでは、外部記憶装置（あるいはＲＯＭなど）に記憶された各プログラムとこの各プログラムの処理に必要なデータが必要に応じてメモリに読み込まれて、適宜にＣＰＵで解釈実行・処理される。その結果、ＣＰＵが所定の機能（上記、…部、…手段などと表した各構成要件）を実現する。
【００５３】
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。また、上記実施形態において説明した処理は、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るとしてもよい。
【００５４】
既述のように、上記実施形態において説明したハードウェアエンティティ（本発明の装置）における処理機能をコンピュータによって実現する場合、ハードウェアエンティティ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、上記ハードウェアエンティティにおける処理機能がコンピュータ上で実現される。
【００５５】
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。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、ＭＯ（Magneto-Optical disc）等を、半導体メモリとしてＥＥＰ−ＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることができる。
【００５６】
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。
【００５７】
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。
【００５８】
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、ハードウェアエンティティ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】
【００５９】
１００  未知語検出装置
１１０  音素認識部
１２０  未知語候補抽出部
１３０  音声認識部
１４０  未知語特徴抽出部
１５０  未知語判定部
【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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