(57)【要約】    自動音声認識システムにおける信頼モデリングのためのマルチクラスアプローチのためのシステム及び方法が提示される。信頼モデルは、教師あり学習を使用してオフラインで訓練されてもよい。デコードモジュールはシステム内で利用され、オーディオデータ内のオーディオファイルの特徴を生成する。この特徴は、編集距離を使用して既知の音声分節と比較される仮説の音声分節を生成するために使用される。比較は、複数の出力クラスのうちの１つからラベル付けされる。ラベルは、音声がテキストに正しく変換されるか否かの程度に対応する。訓練された信頼モデルは、対話型ボイスレスポンスシステム、キーワードスポッター、及び開放型ダイアログシステムを含む様々なシステムで適用され得る。  【選択図】図２
2021534439.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動音声認識システム内の信頼モデルを訓練して、出力仮説が正しいものである確率を得るための方法であって、
オーディオデータの訓練例を提供する工程であって、前記訓練例は、特徴及び前記特徴に関連付けられたラベルを含む、工程と、
前記オーディオデータ内のオーディオファイルごとにデコードモジュールによる訓練のために特徴を生成する工程であって、前記デコードモジュールは、前記自動音声認識システム内の前記信頼モデルを含む、工程と、
仮説の音声分節を既知の音声分節と比較することによって生成された前記特徴を評価する工程と、
仮説の分節と、複数の出力クラスのうちの１つからの基準分節との比較にラベル付けする工程と、を含む、方法。
【請求項２】
前記比較することが、クラスラベルを決定するためのメトリックとして、編集距離及び正規化編集距離を検査することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記正規化編集距離が、前記編集距離値を文字列の長さで割ることによって得られる、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の出力クラスが４つである、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ラベルは、音声がテキストに正しく変換されているか否かに対応するマルチクラス分類子を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記ラベルは、音声がテキストに正しく変換されている程度に対応する複数のラベルのうちの１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記信頼モデルの前記訓練は、教師あり学習を使用してオフラインで実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
マルチクラスアプローチによる信頼モデリングを使用して、入力音声をテキストに変換するための方法であって、前記方法は、
前記自動音声認識システムに入力音声を受け入れる工程と、
前記入力音声を、音声特徴抽出方法を使用してフロントエンドモジュールによって１組の特徴に変換する工程と、
デコードモジュールによって前記特徴を受け入れ、音響モデルを使用して前記出力テキストの最良の仮説を決定する工程と、
訓練された信頼モデルを前記デコードモジュールに適用して、クラス出力テキストが正しいものであることを予測するために、マルチクラス分類子を使用して確率を得る工程と、を含む、方法。
【請求項９】
前記音声特徴抽出方法が、メル周波数ケプストラム係数を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記信頼モデルは訓練されており、前記訓練は、
オーディオデータの訓練例を提供する工程であって、前記訓練例は、特徴及び前記特徴に関連付けられたラベルを含む、工程と、
前記オーディオデータ内のオーディオファイルごとにデコードモジュールによる訓練のために特徴を生成する工程であって、前記デコードモジュールは、前記自動音声認識システム内の前記信頼モデルを含む、工程と、
仮説の音声分節を既知の音声分節と比較することによって生成された前記特徴を評価する工程と、
仮説の分節と、複数の出力クラスのうちの１つからの基準分節との比較にラベル付けする工程と、を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記比較することが、クラスラベルを決定するためのメトリックとして、編集距離及び正規化編集距離を検査することを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記正規化編集距離が、前記編集距離値を文字列の長さで割ることによって得られる、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記複数の出力クラスが４つである、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記ラベルは、音声がテキストに正しく変換されているか否かに対応するマルチクラス分類子を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
前記ラベルは、音声がテキストに正しく変換されている程度に対応する複数のラベルのうちの１つを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１６】
前記信頼モデルの前記訓練は、教師あり学習を使用してオフラインで実行される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１７】
マルチクラスアプローチによる信頼モデリングを使用して、自動音声認識システムにおいて入力音声をテキストに変換するためのシステムであって、前記システムは、
デコードモジュールに動作可能に結合されたフロントエンド特徴モジュールであって、前記フロントエンド特徴モジュールは、入力音声を前記自動音声認識システムに受け入れ、前記入力音声から特徴を生成することが可能である、フロントエンド特徴モジュールと、
前記デコードモジュールであって、前記フロントエンド特徴モジュールから前記生成された特徴を受け入れる、デコードモジュールと、
前記デコードモジュールに動作可能に結合された訓練された信頼モデルであって、前記デコードモジュールから、マルチクラス分類子を使用して確率を得るためにそれぞれの仮説分節の前記特徴が送信される、訓練された信頼モデルと、
前記デコードモジュールに動作可能に結合された音響モデルであって、前記音響モジュールは、出力テキストの仮説を決定するために前記デコードモジュールによって使用される、音響モデルと、
呼び出し元のアプリケーションに返すための関連する確率を有する出力テキストの仮説と、を含む、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して、電気通信システム及び方法、並びに自動音声認識に関する。より具体的には、本発明は、自動音声認識のデコードモジュールにおける信頼モデリングに関連する。
【０００２】
（関連出願の相互参照）
本出願は、その内容が本明細書に組み込まれる、２０１８年５月１８日に出願された「ＳＹＳＴＥＭ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤ  ＦＯＲ  Ａ  ＭＵＬＴＩ−ＣＬＡＳＳ  ＡＰＰＲＯＡＣＨ  ＦＯＲ  ＣＯＮＦＩＤＥＮＣＥ  ＭＯＤＥＬＩＮＧ」と題する米国特許仮出願第６２／６７３，５０５号の利益を主張する。
【発明の概要】
【０００３】
自動音声認識システムにおける信頼モデリングのためのマルチクラスアプローチのためのシステム及び方法が提示される。信頼モデルは、教師あり学習を使用してオフラインで訓練されてもよい。デコードモジュールはシステム内で利用され、オーディオデータ内のオーディオファイルの特徴を生成する。この特徴は、編集距離を使用して既知の音声分節と比較される仮説の音声分節を生成するために使用される。比較は、複数の出力クラスのうちの１つからラベル付けされる。ラベルは、音声がテキストに正しく変換されるか否かの程度に対応する。訓練された信頼モデルは、対話型ボイスレスポンスシステム、キーワードスポッター、及び開放型ダイアログシステムを含む様々なシステムで適用され得る。
【０００４】
一実施形態では、出力仮説が正しいものである確率を得るため、自動音声認識システム内の信頼モデルを訓練するための方法であって、オーディオデータの訓練例を提供する工程であって、訓練例は、特徴及び特徴に関連付けられたラベルを含む、工程と、オーディオデータ内のオーディオファイルごとにデコードモジュールによる訓練のための特徴を生成する工程であって、デコードモジュールは、自動音声認識システム内の信頼モデルを含む、工程と、仮説の音声分節を既知の音声分節と比較することによって生成された特徴を評価する工程と、仮説の分析と複数の出力クラスのうちの１つからの基準分節との比較にラベル付けする工程と、を含む方法が提供される。
【０００５】
比較することは、クラスラベルを決定するためのメトリックとして、編集距離及び正規化編集距離を検査することを含む。正規化編集距離は、編集距離値を文字列の長さで割ることによって得られる。
【０００６】
ラベルは、音声がテキストに正しく変換されているか否かの程度に対応する複数のラベルのうちの１つを含む。ラベルは、音声が正しくテキストに変換されているか否かに対応するマルチクラス分類子を含む。
【０００７】
信頼モデルの訓練は、教師あり学習を使用してオフラインで実行される。複数の出力クラスは、４つである。
【０００８】
別の実施形態では、マルチクラスアプローチによる信頼モデリングを使用して入力音声をテキストに変換する方法が提供され、この方法は、自動音声認識システム内に入力音声を受け入れる工程と、入力音声を、音声特徴抽出方法を使用してフロントエンドモジュールによって１組の特徴に変換する工程と、デコードモジュールによって特徴を受け入れ、音響モデルを使用して出力テキストの最良の仮説を決定する工程と、訓練された信頼モデルをデコードモジュールに適用して、クラス出力テキストが正しいことを予測するためにマルチクラス分類子を使用して確率を得る工程と、を含む。
【０００９】
音声特徴抽出は、メル周波数ケプストラム係数を含む。
【００１０】
信頼モデルは、オーディオデータの訓練例を提供することであって、訓練例は、特徴及び特徴に関連付けられたラベルを含む、ことと、オーディオデータ内のオーディオファイルごとにデコードモジュールによる訓練のための特徴を生成することであって、デコードモジュールは、自動音声認識システム内の信頼モデルを含む、ことと、仮説の音声分節を既知の音声分節と比較することによって生成された特徴を評価することと、仮説の分節と、複数の出力クラスのうちの１つからの基準分節との比較にラベル付けすることと、によって訓練される。
【００１１】
マルチクラスアプローチによる信頼モデリングを使用して、自動音声認識システムにおいて入力音声をテキストに変換するためのシステムが提供され、システムは、デコードモジュールに動作可能に結合されたフロントエンド特徴モジュールであって、フロントエンド機能モジュールは、入力音声を自動音声認識システムに受け入れ、入力音声から特徴を生成することが可能である、フロントエンド特徴モジュールと、デコードモジュールであって、フロントエンド特徴モジュールから生成された特徴を受け入れる、デコードモジュールと、デコードモジュールに動作可能に結合された訓練された信頼モデルであって、デコードモジュールから、マルチクラス分類子を使用して確率を得るためにそれぞれの仮説分節の特徴が送信される、訓練された信頼モデルと、デコードモジュールに動作可能に結合された音響モデルであって、音響モデルは、出力テキストの仮説を決定するためにデコードモジュールによって使用される、音響モデルと、呼び出し元のアプリケーションに返すための関連する確率を有する出力テキストの仮説と、を含む。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】通信インフラストラクチャの実施形態を示す図である。
【００１３】
【図２】自動音声認識システムの実施形態を示す図である。
【００１４】
【図３】マルチクラスアプローチに基づく結果を示す表である。
【００１５】
【図４Ａ】コンピューティングデバイスの実施形態を示す図である。
【００１６】
【図４Ｂ】コンピューティングデバイスの実施形態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明の原理の理解を促進する目的で、ここでは図面に示される実施形態を参照し、特定の言語を使用してその説明を行う。それにもかかわらず、本発明の範囲の限定がそれによって意図されないことが理解されよう。記載される実施形態における任意の変更及び更なる修正、並びに本明細書に記載される本発明の原理の任意の更なる用途は、本発明が関連する当業者に通常生じるものとして企図される。
【００１８】
自動音声認識（ＡＳＲ）システムでは、信頼モデルは、出力仮説が正しいものである確率を決定するために、教師あり学習を使用してオフラインで訓練される。教師あり分類子を訓練するために、特徴及び特徴に関連付けられたラベルが提供される必要がある訓練例が提供される。訓練例は、実際の顧客データ及び他の社内データ源から得られてもよい。オーディオデータからは、信頼モデルを訓練するために必要な入力データ（特徴）が、それぞれのオーディオファイル用のデコーダから生成される。ラベルは、音声がテキストに正しく変換されているか否かに対応するバイナリ（０又は１）ラベルにすぎない。仮説が既知のグランドトゥルースと一致する場合、ラベルはゼロである。仮説が既知のグランドトゥルースと一致しない場合、ラベルは１である。サンプル訓練データは、例えば、「ｈｅｌｌｏ  ｗｏｒｌｄ」の分節仮説を有するＦｅａｔ１１、ｆｅａｔ１２、．．．、ｆｅａｔ１Ｎ（特徴）であってもよい。分節グランドトゥルースは「ｈｅｌｌｏ  ｗｏｒｌｄ」であり、対応するラベル「０」であってもよい。別の例では、サンプル訓練データは、「ｃａｌｌ  ｍｙ」の分節仮説を有する、Ｆｅａｔ２１、ｆｅａｔ２２、．．．、ｆｅａｔ２Ｎ（特徴）であってもよい。分節グランドトゥルースは「ｃａｌｌ  ｍｅ」であり、対応するラベル「１」であってもよい。
【００１９】
典型的には、バイナリ分類子は、正しい仮説と正しくない仮説に１つずつ、２つの混合物が訓練されるガウシアン混合モデルアプローチを使用して訓練される。実行時に、入力特徴は、両方のガウシアンに対して評価されてもよく、最もスコアの高いものが選択される。ディープニューラルネットワークの出現で、ＤＮＮを用いたバイナリ分類子（２つの出力ノードを有する）は、分類子スコアを得るために特定の入力特徴について訓練される。いずれの場合にも、分類子は、分節仮説が分節グランドトゥルースと同じでない場合、ラベルは１であることを意味するバイナリ分類子である。ディープニューラルネットワークを使用することは、入力データ中に存在する非線形関係を捕捉するのに役立ち得るという利点を有し、最近ではより良好な性能をもたらすことが示されている。
【００２０】
バイナリアプローチによる問題は、仮説がグランドトゥルースと一致しない場合、ラベルが１になることである。分節仮説がグランドトゥルースと１文字異なる場合であっても、ラベルは１である。したがって、Ｆｅａｔ１１、ｆｅａｔ１２、．．．、ｆｅａｔ１Ｎ（特徴）の分節仮説が「Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｓ」、分節グランドトゥルースが「Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ」である実施例の場合、対応するラベルは「１」である。同様に、サンプル訓練データは、分節仮説「ｃａｌｌ  ｍｅ  ｌａｔｅｒ」を有するＦｅａｔ２１、ｆｅａｔ２２、．．．、ｆｅａｔ２Ｎ（特徴）であり、分節グランドトゥルースが「Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ」であり得、対応するラベルは同じく「１」である。第１の実施例における仮説は、グランドトゥルースに非常に近いが（ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｓ対ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ）、第２の実施例は完全に間違っている（ｃａｌｌ  ｍｅ  ｌａｔｅｒ対ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ）。しかしながら、両方ともラベル「１」を有し、これは分類子が、両方を等しい誤差として処理し、それらの学習を試みることを意味する。それらの誤差は等しくない。システムが「ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ」を「ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｓ」と仮説を立てることは受け入れられ、「ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ」を「ｃａｌｌ  ｍｅ  ｌａｔｅｒ」と仮説を立てるよりも誤差が少ないと見なされ得る。それらを等しい誤差として処理することは、分類子性能に悪影響を及ぼし得る。したがって、バイナリ分類子を使用する代わりに、複数の出力ラベルを有するマルチクラス分類子が提案される。
【００２１】
ＤＮＮは、入力層、複数の隠れ層、及び出力層を含む。１２個のノードを含む、１組の１２個の特徴が使用された。出力層は、４つのノードを含んでいた。選択された特徴の数は、様々な試験入力に対する実験に基づくものであった。隠れ層は、それぞれ６４個のノードを含んでいた。性能は、適合率及び再現率を決定することによって評価された。より高い精度を有するバイナリラベルよりも、現実世界シナリオをより適切に処理するため、マルチクラスアプローチが決定された。
【００２２】
コンタクトセンターシステム
【００２３】
図１は、概して１００で示される通信インフラストラクチャの実施形態を示した図である。例えば、図１は、コンタクトセンターサービスを提供するにあたり、コンタクトセンターをサポートするためのシステムを示す。コンタクトセンターは、企業を通じて利用可能な製品及びサービスに関連する販売及びサービスの機能を実行するにあたり、企業にサービスを提供するためのビジネス又は企業への社内施設であってもよい。別の態様では、コンタクトセンターは、サードパーティサービスプロバイダによって運用されてもよい。一実施形態では、コンタクトセンターは、コンタクトセンターシステムのいくつかの構成要素が、コンタクトセンター構内でホストされ、他の構成要素がリモートに（例えば、クラウドベースの環境で）ホストされるハイブリッドシステムとして運用されてもよい。コンタクトセンターは、企業又はサードパーティサービスプロバイダ専用の機器上に配設されてもよく、かつ／又は、例えば、複数の企業向けの複数のコンタクトセンターをサポートするためのインフラストラクチャを備えたプライベート又はパブリッククラウド環境などのリモートコンピューティング環境に配設されてもよい。コンタクトセンターシステムの様々な構成要素はまた、様々な地理的位置及びコンピューティング環境にわたって分散されてもよく、必ずしも単一の場所、コンピューティング環境、又は更にはコンピューティングデバイスに含まれていなくてもよい。
【００２４】
概して１００で示される通信インフラストラクチャの構成要素は、複数のエンドユーザーデバイス１０５Ａ、１０５Ｂ、１０５Ｃと、通信ネットワーク１１０と、スイッチ／メディアゲートウェイ１１５と、コールコントローラ１２０と、ＩＭＲサーバー１２５と、ルーティングサーバー１３０と、記憶デバイス１３５と、統計サーバー１４０と、ワークビン１４６Ａ、１４６Ｂ、１４６Ｃを含む複数のエージェントデバイス１４５Ａ、１４５Ｂ、１４５Ｃと、マルチメディア／ソーシャルメディアサーバー１５０と、ウェブサーバー１５５と、ｉＸＮサーバー１６０と、ＵＣＳ１６５と、レポーティングサーバー１７０と、メディアサービス１７５と、を含む。
【００２５】
一実施形態では、コンタクトセンターシステムは、電話又は他の通信機構を介したサービスの提供を可能にするために、リソース（例えば、作業者、コンピュータ、電気通信機器など）を管理する。このようなサービスは、コンタクトセンターの種類に応じて異なり得るものであり、顧客サービスから、ヘルプデスク、緊急応答、テレマーケティング、受注などの範囲であり得る。
【００２６】
コンタクトセンターからサービスを受けることを望む顧客、潜在的顧客、又は他のエンドユーザー（顧客又はエンドユーザーと総称される）は、エンドユーザーデバイス１０５Ａ、１０５Ｂ、及び１０５Ｃ（１０５と総称される）を介して、コンタクトセンターへのインバウンド通信（例えば、電話コール、電子メール、チャットなど）を開始することができる。エンドユーザーデバイス１０５のそれぞれは、当該技術分野において従来の通信デバイス、いくつかの非限定的な例を挙げると、電話、無線電話、スマートフォン、パーソナルコンピュータ、電子タブレット、ラップトップなどであってもよい。エンドユーザーデバイス１０５を動作させるユーザーは、電話コール、電子メール、チャット、テキストメッセージ、ウェブブラウジングセッション、及び他のマルチメディアトランザクションを開始し、管理し、応答することができる。簡略化のために、１００には３つのエンドユーザーデバイス１０５が示されているが、任意の数が存在してもよい。
【００２７】
エンドユーザーデバイス１０５からの及びエンドユーザーデバイス１０５へのインバウンド通信及びアウトバウンド通信は、使用されているデバイスのタイプに応じてネットワーク１１０をトラバースし得る。ネットワーク１１０は、電話、セルラー、及び／又はデータサービスの通信ネットワークを含んでもよく、非限定的な例を挙げると、私設又は公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、プライベートワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、及び／又はインターネットなどの公衆ＷＡＮを含んでもよい。ネットワーク１１０としてはまた、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）ネットワーク、移動通信用のグローバルシステム（ＧＳＭ）ネットワーク、又は３Ｇ、４Ｇ、ＬＴＥなどを含むがこれらに限定されない、当該技術分野において従来の任意の無線ネットワーク／技術を含む、無線キャリアネットワークが挙げられ得る。
【００２８】
一実施形態では、コンタクトセンターシステムは、エンドユーザーとコンタクトセンターとの間で電話コールを送受信するための、ネットワーク１１０に結合されたスイッチ／メディアゲートウェイ１１５を含む。スイッチ／メディアゲートウェイ１１５としては、センター内のエージェントレベルルーティングのための中央スイッチとして機能するように構成された電話スイッチ又は通信スイッチが挙げられ得る。スイッチは、ハードウェアスイッチングシステム又はソフトウェアを介して実装されるソフトスイッチであってもよい。例えば、スイッチ１１５としては、自動コールディストリビュータ、構内交換機（ＰＢＸ）、ＩＰベースのソフトウェアスイッチ、及び／又は顧客からインターネットソース型対話及び／又は電話網ソース型対話を受信し、これらの対話を、例えば、エージェント電話又は通信デバイスにルーティングするように構成された専用ハードウェア及びソフトウェアを有する任意の他のスイッチが挙げられ得る。この例では、スイッチ／メディアゲートウェイは、例えば、顧客の電話デバイスとエージェント電話デバイスとの間の接続を確立することによって、呼び出し元の顧客とエージェント電話デバイスとの間のボイス経路／接続（図示せず）を確立する。
【００２９】
一実施形態では、スイッチは、例えば、スイッチと、ルーティング、監視、及びコンタクトセンターの他の通信処理構成要素のうちの残部との間のアダプタ又はインターフェースとして機能し得るコールコントローラ１２０に結合される。コールコントローラ１２０は、ＰＳＴＮコール、ＶｏＩＰコールなどを処理するように構成されてもよい。例えば、コールコントローラ１２０は、スイッチ／メディアゲートウェイ及びコンタクトセンター機器とインターフェースするためのコンピュータ電話統合（ＣＴＩ）ソフトウェアで構成されてもよい。一実施形態では、コールコントローラ１２０は、ＳＩＰコールを処理するためのセッション開始プロトコル（ＳＩＰ）サーバーを含んでもよい。コールコントローラ１２０はまた、発信者の電話番号（例えば、自動番号識別（ＡＮＩ）番号）、顧客のインターネットプロトコル（ＩＰ）アドレス、又は電子メールアドレスなど、顧客との対話に関するデータを抽出し、対話を処理するにあたりシステム１００の他の構成要素と通信してもよい。
【００３０】
一実施形態では、システム１００は、対話型メディア応答（ＩＭＲ）サーバー１２５を更に含む。ＩＭＲサーバー１２５はまた、自己ヘルプシステム、仮想アシスタントなどと称されてもよい。ＩＭＲサーバー１２５は、ＩＭＲサーバー１２５がボイスに制限されず、更に多様なメディアチャネルをカバーし得ることを除いて、インタラクティブボイスレスポンス（ＩＶＲ）サーバーと同様であってもよい。ボイスを示す実施例では、ＩＭＲサーバー１２５は、顧客のニーズを照会するためのＩＭＲスクリプトで構成されてもよい。例えば、銀行のコンタクトセンターは、顧客が自分の預金残高を取得したい場合は「１を押す」ように、ＩＭＲスクリプトを介して顧客に伝えることができる。ＩＭＲサーバー１２５との継続的な対話を介して、顧客は、エージェントとの会話を必要とせずにサービスを完了させることが可能であり得る。ＩＭＲサーバー１２５はまた、「どのようなご用件でしょうか」などの自由回答式の質問をしてもよく、顧客は、コンタクトセンターに問い合わせる理由を話すか、ないしは別の方法で入力することができる。顧客の応答は、適切なコンタクトセンターリソースにコール又は通信をルーティングするため、ルーティングサーバー１３０によって使用されてもよい。
【００３１】
通信がエージェントにルーティングされる場合、コールコントローラ１２０は、ルーティングサーバー（オーケストレーションサーバーとも称される）１３０と相互作用して、対話を処理するための適切なエージェントを見つける。インバウンド対話をルーティングするための適切なエージェントの選択は、例えば、ルーティングサーバー１３０によって用いられるルーティング戦略に基づいてもよく、更に、例えば統計サーバー１４０によって提供されるエージェント可用性、スキル、及び他のルーティングパラメータに関する情報に基づいてもよい。
【００３２】
一実施形態では、ルーティングサーバー１３０は、顧客データベースに問い合わせてもよく、顧客データベースは、連絡先情報、サービスレベル契約（ＳＬＡ）要件、以前の顧客連絡先の性質、及び任意の顧客の問題を解決するためにコンタクトセンターによって取られた行動などの、既存のクライアントに関する情報を記憶する。データベースは、例えば、Ｃａｓｓａｎｄｒａ又は任意のＮｏＳＱＬデータベースであってもよく、大容量記憶デバイス１３５に記憶されてもよい。データベースはまたＳＱＬデータベースであってもよく、いくつかの非限定的な例を挙げると、例えば、Ｏｒａｃｌｅ、ＩＢＭ  ＤＢ２、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  ＳＱＬサーバー、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ａｃｃｅｓｓ、ＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬなどの任意のデータベース管理システムによって管理されてもよい。ルーティングサーバー１３０は、ＡＮＩ又はＩＭＲサーバー１２５によって収集された任意の他の情報を介して顧客データベースに顧客情報を照会してもよい。
【００３３】
適切なエージェントが、通信を処理するために利用可能であるものとして識別されると、顧客と識別されたエージェントのエージェントデバイス１４５Ａ、１４５Ｂ、及び／又は１４５Ｃ（１４５と総称される）との間の接続がなされ得る。簡潔にするために図１には３つのエージェントデバイスが示されているが、任意の数のデバイスが存在してもよい。顧客及び／又は顧客の履歴情報について収集された情報はまた、より良い通信サービスを行うようにエージェントを補助するために、エージェントデバイスに提供されてもよい。この情報は、多くの場合、ユーザーインタフェースを介してエージェントに表示される。この点に関して、それぞれのエージェントデバイス１４５は、定期的な電話コール、ＶｏＩＰコールなどに適合された電話を含んでもよい。エージェントデバイス１４５はまた、コンタクトセンターの１つ以上のサーバーと通信し、コンタクトセンターの動作に関連付けられたデータ処理を実行するため、並びにボイス及び他のマルチメディア通信機構を介して顧客と対話するためのコンピュータを含んでもよい。
【００３４】
コンタクトセンターシステム１００はまた、エンドユーザーデバイス１０５及び／又はウェブサーバー１５５との音声対話以外のメディア対話に関与するためのマルチメディア／ソーシャルメディアサーバー１５０を含んでもよい。メディア対話は、例えば、電子メール、Ｖｍａｉｌ（電子メールを介したボイスメール）、チャット、ビデオ、テキストメッセージ、ウェブ、ソーシャルメディア、コブラウジングなどに関連し得る。マルチメディア／ソーシャルメディアサーバー１５０は、マルチメディアイベントを受信、処理、及び転送するための特殊なハードウェア及びソフトウェアを用いた、当該技術分野において従来の任意のＩＰルータの形態をとってもよい。
【００３５】
ウェブサーバー１５５としては、例えば、いくつかの非限定的な例を挙げると、Ｆａｃｅｂｏｏｋ、Ｔｗｉｔｔｅｒ、Ｉｎｓｔａｇｒａｍなど、エンドユーザーが加入し得る様々な既知の社会交流サイトのための社会交流サイトホストが挙げられ得る。一実施形態では、ウェブサーバー１５５は、コンタクトセンターシステム１００の一部として示されているが、ウェブサーバーはまた、サードパーティによって提供されてもよく、かつ／又はコンタクトセンター構内の外側に維持されてもよい。ウェブサーバー１５５はまた、コンタクトセンターシステム１００によってサポートされている企業のウェブページを提供してもよい。エンドユーザーは、ウェブページをブラウズし、企業の製品及びサービスに関する情報を取得することができる。ウェブページはまた、例えば、ウェブチャット、ボイスコール、電子メール、ウェブリアルタイム通信（ＷｅｂＲＴＣ）などを介してコンタクトセンターに問い合わせるための機構を提供してもよい。
【００３６】
一実施形態では、延期可能な対話／活動も、リアルタイム対話に加えて、コンタクトセンターエージェントにルーティングされてもよい。延期可能な対話／活動は、バックオフィス業務、又は電子メール、手紙、訓練への参加、若しくは顧客とのリアルタイム通信を必要としない他の活動に応答するなど、オフラインで実行され得る業務を含んでもよい。対話（ｉＸｎ）サーバー１６０は、活動を処理するのに適切なエージェントを選択するためにルーティングサーバー１３０と相互作用する。エージェントに割り当てられると、活動はエージェントにプッシュされてもよく、又はエージェントによって完了されるタスクとしてエージェントのワークビン１４６Ａ、１４６Ｂ、１４６Ｃ（集合的に１４６）に現れてもよい。エージェントのワークビンは、例えば、リンクされたリスト、アレイなど、当該技術分野において従来の任意のデータ構造を介して実施されてもよい。一実施形態では、ワークビン１４６は、例えば、それぞれのエージェントデバイス１４５のバッファメモリ内に維持されてもよい。
【００３７】
一実施形態では、大容量記憶デバイス１３５は、エージェントデータ（例えば、エージェントプロファイル、スケジュールなど）、顧客データ（例えば、顧客プロファイル）、対話データ（例えば、限定するものではないが、対話の理由、気質データ、待ち時間、処理時間などを含む、顧客とのそれぞれの対話の詳細）などに関連する１つ以上のデータベースを記憶してもよい。別の実施形態では、データ（例えば、顧客プロファイルデータ）の一部は、大容量記憶デバイス１３５又は他の場所でホストされる顧客関係管理（ＣＲＭ）データベース内に維持されてもよい。大容量記憶デバイス１３５は、当該技術分野において従来のように、ハードディスク又はディスクアレイの形態をとってもよい。
【００３８】
一実施形態では、コンタクトセンターシステムは、ＣＲＭデータベースに記憶された情報を取得し、ＣＲＭデータベースに記憶される情報を方向付けるように構成されたユニバーサルコンタクトサーバー（ＵＣＳ）１６５を含んでもよい。ＵＣＳ１６５はまた、顧客の好みの履歴及び対話履歴を維持することを容易にし、エージェント、顧客通信履歴などからコメントに関するデータを捕捉し、記憶するように構成されてもよい。
【００３９】
コンタクトセンターシステムはまた、統計サーバー１４０によって集約されたデータからレポートを生成するように構成されたレポーティングサーバー１７０を含んでもよい。かかるレポートとしては、例えば、平均待ち時間、離脱率、エージェント占有率などのリソースの状態に関する、ほぼリアルタイムのレポート又は履歴レポートが挙げられ得る。レポートは、自動的に、又は要求者（例えば、エージェント／管理者、コンタクトセンターアプリケーションなど）からの特定の要求に応答して生成されてもよい。
【００４０】
図１の様々なサーバーはそれぞれ、コンピュータプログラム命令を実行し、本明細書に記載される様々な機能を実行するための他のシステム構成要素と相互作用する１つ以上のプロセッサを含んでもよい。コンピュータプログラム命令は、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの標準メモリデバイスを使用して実装されるメモリに記憶される。コンピュータプログラム命令はまた、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュドライブなどの他の非一時的コンピュータ可読メディアに記憶されてもよい。サーバーのそれぞれの機能は、特定のサーバーによって提供されるものとして説明されているが、当業者は、様々なサーバーの機能が単一のサーバーに組み合わされるか若しくは統合されてもよいこと、又は特定のサーバーの機能が、本発明の実施形態の範囲から逸脱することなく、１つ以上の他のサーバー間に分散されてもよいことを理解すべきである。
【００４１】
一実施形態では、用語「対話」及び「通信」は互換的に使用され、概して、限定するものではないが、電話コール（ＰＳＴＮ又はＶｏＩＰコール）、電子メール、Ｖｍａｉｌ、ビデオ、チャット、画面共有、テキストメッセージ、ソーシャルメディアメッセージ、ＷｅｂＲＴＣコールなどを含む、任意の通信チャネルを使用する任意のリアルタイム及び非リアルタイム対話を指す。
【００４２】
メディアサービス１７５は、ＩＶＲ又はＩＭＲシステムのプロンプト（例えば、オーディオファイルの再生）、保留音、ボイスメール／単一相手との記録、複数相手との記録（例えば、オーディオ及び／又はビデオコール）、音声認識、デュアルトーンマルチ周波数（ＤＴＭＦ）認識、ファックス、オーディオ及びビデオトランスコーディング、セキュアなリアルタイム転送プロトコル（ＳＲＴＰ）、音声会議、ビデオ会議、コーチング（例えば、コーチが顧客とエージェントとの間の対話を聞くためのサポート、及び顧客がコメントを聞くことなくコーチがエージェントにコメントを提供するためのサポート）、コール分析、及びキーワードのスポッティングなどのコンタクトセンター機能をサポートするためのオーディオ及び／又はビデオサービスを提供してもよい。
【００４３】
マルチクラス信頼モデリング
【００４４】
図２は、概して２００で示される、自動音声認識システムの実施形態を示した図である。ＡＳＲシステムは、コンタクトセンターシステム１００のメディアサービス１７５の一部であってもよい。概して２００で示されるＡＳＲシステムの構成要素としては、入力音声２０５、フロントエンド２１０、デコードモジュール２１５、音響モデル／レキシコン２２０、信頼モデル２２５、及び結果２３０が挙げられる。
【００４５】
ＡＳＲシステムでは、ユーザーの音声はテキストに変換され、アプリケーション（例えば、ＩＶＲシステム、音声ダイアログシステム、キーワードスポッティングシステムなど）に返される。入力音声２０５は、フロントエンド２１０によって１組の特徴に変換される。例えば、ＩＶＲシステムでは、入力音声は、ＩＶＲシステムと対話するユーザーの声を含んでもよい。フロントエンド２１０は、入力音声２０５を自動音声認識システム２００に受け入れ、入力音声から特徴を生成する機能モジュールを含む。音声のテキストへの変換は、オーディオ時間信号をその周波数構成要素に変換し、当該技術分野において既知の方法を使用して更に処理することにより、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）特徴を抽出することによって実行されてもよい。
【００４６】
デコードモジュール２１５は、これらの特徴を受け入れ、音響モデル２２０を使用して、特徴をテキストに変換することによって最良の仮説を決定する。全ての仮説分節に関して、１組の特徴（例えば、浮動小数点数）がデコードモジュール２１５によって信頼モデル２２５に送信される。信頼モデル２２５は、仮説（例えば、テキスト出力）が正しいものである確率をデコードモジュール２１５に提供する。この確率は、デコードモジュールに、仮説が正しい可能性がどの程度であるか（例えば、システムがそのテキスト出力にどの程度自信があるか）をデコードモジュールに通知する浮動小数点数を含む。典型的には、０．０〜１．０間の値が、出力テキスト２３０と共に出力される。より低い値は、システムがその最終出力にあまり自信がないことを暗示し得る。確率と共に出力テキスト仮説が、デコードモジュール２１５によって呼び出し元のアプリケーションに結果２３０として返される。
【００４７】
一実施形態において、信頼モデル２２５は、デコードモジュール２１５内のモジュールであってもよい。
【００４８】
一実施形態では、信頼モデリングの主な用途は、自動音声応答装置（Interactive Voice Response:ＩＶＲ）である。ＩＶＲアプリケーションは、必要に応じてユーザー入力を確認することによって、信頼値を使用して全体的なダイアログを駆動する。別の実施形態では、信頼モデリングは、コール分析（例えば、キーワードのスポッティング）で使用されてもよい。別の実施形態では、信頼モデリングはまた、開放型ダイアログシステムで使用されてもよい。
【００４９】
ＩＶＲシステムでは、例えば、ユーザーは、特定のタスクを完了するためにコールする。システムは、タスク完了においてユーザーを誘導する。ユーザーの音声はデコードされ、更なる行動を取るためのテキストに変換される。音声から変換されたテキスト出力と共に、システムはまた、ダイアログの誘導に役立つ信頼値（又は確率）を返す。第１の実施例では、ユーザーの音声はテキスト「ｏｎｅ  ｔｗｏ  ｔｈｒｅｅ  ｆｏｕｒ」にデコードされ得る。システムは、デコードされたテキストの信頼を０．５に決定し得る。システムプロンプトは、「ｏｎｅ  ｔｗｏ  ｔｈｒｅｅ  ｆｏｕｒという意味ですか」である。第２の実施例では、ユーザーの音声は、テキスト「ｏｎｅ  ｔｗｏ  ｔｈｒｅｅ  ｆｏｕｒ」にデコードされ得る。システムは、デコードされたテキストの信頼を０．２５に決定し得る。システムプロンプトは、「すみません、理解できませんでした。もう一度数字を教えてください。」である。
【００５０】
２つの実施例から分かるように、信頼値に基づいて、システムは、ユーザーに異なる応答をし、タスクの完了に向けた誘導を助ける。システムは、ユーザーに確認を求めることも又は繰り返しを求めることもできる。最悪のシナリオは、デコードされたテキストの信頼は高いが、それは、ユーザーが実際に言ったことではない場合である。このように、システムは、デコードされた音声が正しいと想定し、実際には誤っているが更に先に進む場合がある。最上位アプリケーションは、信頼値を使用して、システムをタスク完了に向けて誘導する。
【００５１】
バイナリ分類子では、出力ラベルを選択することはむしろ簡単である。上述のように、仮説がグランドトゥルースに一致する場合、ラベルはゼロである。仮説がグランドトゥルースに一致しない場合、ラベルは１である。マルチクラス分類子を用いて、仮説がどの程度正しい又は正しくないかに応じて複数のクラスが作製される。一実施形態では、基準が仮説と比較され、４つの出力クラスが提案される。クラスラベルは、クラスラベルを決定するためのメトリックとして、編集距離及び正規化編集距離を使用して決定されてもよい。編集距離は、一方の文字列を他方に変換するために必要とされる最小数の動作をカウントすることにより、２つの文字列（例えば、単語）が互いにどのように異なるかを定量化する方法である。一実施形態では、正規化編集距離は、編集距離値を得て、それを文字列の長さで割ることによって得られる。
【００５２】
図３は、概して３００で示される、マルチクラスアプローチに基づく結果を示した表である。表３００は、「正規化編集距離」、「編集距離」、「一致」、「ラベル」、及び「実施例：基準対仮説」を有するサンプル用データの例を示す。緊密に一致する結果及び仮説は、正確に一致するものと一緒にグループ化される。例えば、３００ａは、「ｃａｌｌ」対「ｃａｌｌ」の正確な一致を有する一方、３００ｂは、１つの電話だけが異なる一致（「ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｖｉｅ」対「ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｓ」）を示している。実施例３００ｃ、３００ｄ、及び３００ｅは、基準対仮説の緊密さの観点から次第に悪化している。それぞれの実施例のラベルは、グループ分けを反映する。３００ａ及び３００ｂは、マルチクラスラベルを表す［１，０，０，０］のラベルを有する。３００ｃは、［０，１，０，０］とラベル付けされる。更なる区別により、３００ｄは［０，０，１，０］とラベル付けされており、最後の３００ｅは、最も低い一致可能性を示す［０，０，０，１］である。
【００５３】
コンピュータシステム
【００５４】
一実施形態では、説明される図の様々なサーバー、制御部、スイッチ、ゲートウェイ、エンジン、及び／又はモジュール（サーバーと総称される）のそれぞれは、当業者に理解されるように、ハードウェア又はファームウェア（例えば、ＡＳＩＣ）を介して実装される。様々なサーバーのそれぞれは、１つ以上のプロセッサ上で実行され、１つ以上のコンピューティングデバイス（例えば、図４Ａ、図４Ｂ）においてコンピュータプログラム命令を実行し、本明細書に記載される様々な機能を実行するための他のシステム構成要素と相互作用するプロセス又はスレッドであってもよい。コンピュータプログラム命令は、例えばＲＡＭなどの標準メモリデバイスを使用してコンピューティングデバイスに実装され得るメモリに記憶される。コンピュータプログラム命令はまた、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュドライブなどの他の非一時的コンピュータ可読メディアに記憶されてもよい。当業者は、コンピューティングデバイスが、ファームウェア（例えば、特定用途向け集積回路）、ハードウェア、又はソフトウェア、ファームウェア、及びハードウェアの組み合わせを介して実装され得ることを認識すべきである。当業者はまた、様々なコンピューティングデバイスの機能が単一のコンピューティングデバイスに組み合わされるか若しくは統合されてもよいこと、又は特定のコンピューティングデバイスの機能が、本発明の例示的な実施形態の範囲から逸脱することなく、１つ以上の他のコンピューティングデバイス間に分散されてもよいことを認識すべきである。サーバーは、単にモジュールとも称され得るソフトウェアモジュールであってもよい。コンタクトセンター内のモジュールのセットは、サーバー及び他のモジュールを含んでもよい。
【００５５】
様々なサーバーは、コンタクトセンターのエージェントと同じ物理的場所にあるオンサイトのコンピューティングデバイス上に配置されてもよく、又は地理的に異なる場所、例えば、インターネットなどのネットワークを介してコンタクトセンターに接続されたリモートデータセンター内でオフサイトに配置されてもよい。更に、サーバーのいくつかは、コンタクトセンターにあるオンサイトのコンピューティングデバイス内に配置されてもよく、一方、他のサーバーは、オフサイトのコンピューティングデバイス内に配置されてもよく、又は冗長な機能を提供するサーバーは、より優れたフォールトトレランスを提供するためにオンサイト及びオフサイトのコンピューティングデバイスの両方を介して提供されてもよい。いくつかの実施形態では、オフサイトのコンピューティングデバイスに配置されたサーバーによって提供される機能は、かかるサーバーがオンサイトにあるかのように仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）を介してアクセス及び提供されてもよく、又は機能は、例えば、拡張可能なマークアップ言語（ＸＭＬ）又はＪａｖａＳｃｒｉｐｔ  Ｏｂｊｅｃｔ表記（ＪＳＯＮ）での符号化を使用してデータを交換することなどによって、様々なプロトコルを使用してインターネット上に機能を提供するためのサービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）を使用して提供されてもよい。
【００５６】
図４Ａ及び図４Ｂは、概して４００で示される、本発明の実施形態で用いられ得るようなコンピューティングデバイスの実施形態を示した図である。それぞれのコンピューティングデバイス４００は、ＣＰＵ４０５及びメインメモリユニット４１０を含む。図４Ａに示すように、コンピューティングデバイス４００はまた、記憶デバイス４１５、リムーバブルメディアインターフェース４２０、ネットワークインターフェース４２５、入出力（Ｉ／Ｏ）コントローラ４３０、１つ以上の表示デバイス４３５Ａ、キーボード４３５Ｂ、及びポインティングデバイス４３５Ｃ（例えば、マウス）を含んでもよい。記憶デバイス４１５としては、限定するものではないが、オペレーティングシステム及びソフトウェアのための記憶域が挙げられ得る。図４Ｂに示すように、それぞれのコンピューティングデバイス４００はまた、メモリポート４４０、ブリッジ４４５、１つ以上の追加の入出力デバイス４３５Ｄ、４３５Ｅ、及びＣＰＵ４０５と通信するキャッシュメモリ４５０などの追加の任意の要素を含んでもよい。入出力デバイス４３５Ａ、４３５Ｂ、４３５Ｃ、４３５Ｄ、及び４３５Ｅは、本明細書では、４３５と総称される場合がある。
【００５７】
ＣＰＵ４０５は、メインメモリユニット４１０からの命令に応答し、それを処理する任意の論理回路である。例えば、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、若しくはグラフィックス処理ユニットの形態の集積回路に、又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）若しくは特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）に実装されてもよい。メインメモリユニット４１０は、データを記憶し、任意の記憶位置が中央処理ユニット４０５によって直接アクセスされることを可能にする１つ以上のメモリチップであってもよい。図４Ａに示すように、中央処理ユニット４０５は、システムバス４５５を介してメインメモリ４１０と通信する。図４Ｂに示すように、中央処理ユニット４０５はまた、メモリポート４４０を介してメインメモリ４１０と直接通信してもよい。
【００５８】
一実施形態では、ＣＰＵ４０５は、複数のプロセッサを含んでもよく、命令の同時実行又は１つ以上のデータ片上での１つの命令の同時実行のための機能を提供してもよい。一実施形態では、コンピューティングデバイス４００は、１つ以上のコアを有する並列プロセッサを含んでもよい。一実施形態では、コンピューティングデバイス４００は、単一のグローバルアドレス空間として全ての利用可能なメモリにアクセスする、複数のプロセッサ及び／又は複数のプロセッサコアを有する共有メモリ並列デバイスを備える。別の実施形態では、コンピューティングデバイス４００は、それぞれローカルメモリのみにアクセスする複数のプロセッサを有する分散メモリ並列デバイスである。コンピューティングデバイス４００は、共有されているいくつかのメモリと、特定のプロセッサ又はプロセッサのサブセットによってのみアクセスされ得るいくつかのメモリとの両方を有してもよい。ＣＰＵ４０５は、２つ以上の独立したプロセッサを単一のパッケージに、例えば、単一の集積回路（ＩＣ）に組み合わせるマルチコアマイクロプロセッサを含んでもよい。例えば、コンピューティングデバイス４００は、少なくとも１つのＣＰＵ４０５及び少なくとも１つのグラフィック処理ユニットを含んでもよい。
【００５９】
一実施形態では、ＣＰＵ４０５は、単一命令多重データ処理（ＳＩＭＤ）機能、例えば、複数のデータ片上で同時に単一の命令を実行する機能を提供する。別の実施形態では、ＣＰＵ４０５内のいくつかのプロセッサは、複数のデータ片上で同時に複数の命令を実行するための機能（ＭＩＭＤ）を提供してもよい。ＣＰＵ４０５はまた、単一のデバイス内でＳＩＭＤ及びＭＩＭＤコアの任意の組み合わせを使用してもよい。
【００６０】
図４Ｂは、ＣＰＵ４０５が、バックサイドバスと称されることもある二次バスを介してキャッシュメモリ４５０と直接通信する実施形態を示す。他の実施形態では、ＣＰＵ４０５は、システムバス４５５を使用してキャッシュメモリ４５０と通信する。キャッシュメモリ４５０は典型的には、メインメモリ４１０よりも速い応答時間を有する。図４Ａに示すように、ＣＰＵ４０５は、ローカルシステムバス４５５を介して様々なＩ／Ｏデバイス４３５と通信する。限定するものではないが、Ｖｉｄｅｏ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  Ｓｔａｎｄａｒｄｓ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ（ＶＥＳＡ）ローカルバス（ＶＬＢ）、業界標準アーキテクチャ（Industry Standard Architecture:ＩＳＡ）バス、拡張業界標準アーキテクチャ（Extended Industry Standard Architecture:ＥＩＳＡ）バス、マイクロチャネルアーキテクチャ（Micro Channel Architecture:ＭＣＡ）バス、Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ（ＰＣＩ）バス、ＰＣＩ拡張（PCI Extended:ＰＣＩ−Ｘ）バス、ＰＣＩ−Ｅｘｐｒｅｓｓバス、又はＮｕＢｕｓを含む様々なバスが、ローカルシステムバス４５５として使用され得る。Ｉ／Ｏデバイスが表示デバイス４３５Ａである実施形態の場合、ＣＰＵ４０５は、Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｏｒｔ（ＡＧＰ）を介して表示デバイス４３５Ａと通信することができる。図４Ｂは、ＣＰＵ４０５がＩ／Ｏデバイス４３５Ｅと直接通信するコンピュータ４００の実施形態を示す。図４Ｂはまた、ローカルバス及び直接通信が混合される実施形態を示す。ＣＰＵ４０５は、Ｉ／Ｏデバイス４３５Ｅと直接通信している間にローカルシステムバス４５５を使用してＩ／Ｏデバイス４３５Ｄと通信する。
【００６１】
多種多様なＩ／Ｏデバイス４３５が、コンピューティングデバイス４００内に存在してもよい。入力デバイスは、いくつかの非限定的な例を挙げると、１つ以上のキーボード４３５Ｂ、マウス、トラックパッド、トラックボール、マイクロフォン、及び製図台が挙げられる。出力デバイスとしては、ビデオ表示デバイス４３５Ａ、スピーカ、及びプリンタが挙げられる。図４Ａに示されるＩ／Ｏコントローラ４３０は、例えば、キーボード４３５Ｂ及びポインティングデバイス４３５Ｃ（例えば、マウス又は光学ペン）などの１つ以上のＩ／Ｏデバイスを制御してもよい。
【００６２】
再び図４Ａを参照すると、コンピューティングデバイス４００は、フロッピーディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ、様々なフォーマットのテープドライブ、ＵＳＢポート、セキュアデジタル若しくはＣＯＭＰＡＣＴ  ＦＬＡＳＨ（商標）メモリカードポート、又は読み出し専用メディアからデータを読み取るため、若しくは読み書きメディアからデータを読み取るため、若しくは読み書きメディアにデータを書き込むために好適な任意の他のデバイスなど、１つ以上のリムーバブルメディアインターフェース４２０をサポートしてもよい。Ｉ／Ｏデバイス４３５は、システムバス４５５とリムーバブルメディアインターフェース４２０との間のブリッジであってもよい。
【００６３】
リムーバブルメディアインターフェース４２０は、例えば、ソフトウェア及びプログラムをインストールするために使用されてもよい。コンピューティングデバイス４００は、オペレーティングシステム及び他の関連するソフトウェアを記憶するための、及びアプリケーションソフトウェアプログラムを記憶するための、１つ以上のハードディスクドライブ又はハードディスクドライブアレイなどの記憶デバイス４１５を更に含んでもよい。任意選択的に、リムーバブルメディアインターフェース４２０はまた、記憶デバイスとして使用されてもよい。例えば、オペレーティングシステム及びソフトウェアは、ブータブルメディア、例えばブータブルＣＤから実行されてもよい。
【００６４】
一実施形態では、コンピューティングデバイス４００は、それぞれが同じ又は異なるタイプ及び／又は形態であり得る複数の表示デバイス４３５Ａを含んでもよく、又はそれらに接続されてもよい。したがって、Ｉ／Ｏデバイス４３５及び／又はＩ／Ｏコントローラ４３０のいずれかは、コンピューティングデバイス４００による複数の表示デバイス４３５Ａへの接続及びその使用をサポートするか、有効にするか、又は提供するために、任意のタイプ及び／又は形態の好適なハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせを含んでもよい。例えば、コンピューティングデバイス４００は、表示デバイス４３５Ａをインターフェース、通信、接続、ないしは別の方法で使用するための、任意のタイプ及び／又は形態のビデオアダプタ、ビデオカード、ドライバ、及び／又はライブラリを含んでもよい。一実施形態では、ビデオアダプタは、複数の表示デバイス４３５Ａにインターフェースするための複数のコネクタを含んでもよい。別の実施形態では、コンピューティングデバイス４００は、複数のビデオアダプタを含んでもよく、それぞれのビデオアダプタは、表示デバイス４３５Ａのうちの１つ以上に接続される。他の実施形態では、表示デバイス４３５Ａのうちの１つ以上は、例えば、ネットワークを介してコンピューティングデバイス４００に接続された１つ以上の他のコンピューティングデバイスによって提供されてもよい。これらの実施形態は、コンピューティングデバイス４００のための第２の表示デバイス４３５Ａとして別のコンピューティングデバイスの表示デバイスを使用するように設計及び構築された任意のタイプのソフトウェアを含んでもよい。当業者であれば、コンピューティングデバイス４００が複数の表示デバイス４３５Ａを有するように構成され得る様々な方法及び実施形態を認識及び理解するであろう。
【００６５】
概して図４Ａ及び図４Ｂに示されるコンピューティングデバイスの実施形態は、オペレーティングシステムの制御下で動作してもよく、タスクのスケジューリング及びシステムリソースへのアクセスを制御する。コンピューティングデバイス４００は、任意のオペレーティングシステム、任意の組み込みオペレーティングシステム、任意のリアルタイムオペレーティングシステム、任意のオープンソースオペレーティングシステム、任意のプロプライエタリオペレーティングシステム、モバイルコンピューティングデバイスのための任意のオペレーティングシステム、又はコンピューティングデバイス上で実行可能であり、本明細書に記載される動作を実行する任意の他のオペレーティングシステムを実行していてもよい。
【００６６】
コンピューティングデバイス４００は、任意のワークステーション、デスクトップコンピュータ、ラップトップ若しくはノートブックコンピュータ、サーバーマシン、ハンドル付きコンピュータ、携帯電話若しくは他のポータブル電気通信デバイス、メディア再生デバイス、ゲームシステム、モバイルコンピューティングデバイス、又は通信可能であり、本明細書に記載される動作を実行するために十分なプロセッサ電力及びメモリ容量を有する、任意の他のタイプ及び／若しくは形態のコンピューティング、電気通信、若しくはメディアデバイスであってもよい。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス４００は、デバイスと一致する異なるプロセッサ、オペレーティングシステム、及び入力デバイスを有してもよい。
【００６７】
他の実施形態では、コンピューティングデバイス４００はモバイルデバイスである。例としては、Ｊａｖａ対応移動電話若しくはパーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマートフォン、デジタルオーディオプレーヤ、又はポータブルメディアプレーヤが挙げられ得る。一実施形態では、コンピューティングデバイス４００としては、デジタルオーディオプレーヤ又はポータブルメディアプレーヤと組み合わされた携帯電話など、デバイスの組み合わせが挙げられる。
【００６８】
コンピューティングデバイス４００は、ネットワークによって接続された複数のマシンのうちの１つであってもよく、又はそのように接続された複数のマシンを含んでもよい。ネットワーク環境としては、１つ以上のネットワークを介して１つ以上のリモートマシン（概してサーバーマシン又はリモートマシンとも称され得る）と通信する１つ以上のローカルマシン、クライアントノード、クライアントマシン、クライアントコンピュータ、クライアントデバイス、エンドポイント、又はエンドポイントノードが挙げられ得る。一実施形態では、ローカルマシンは、サーバーマシンによって提供されるリソースへのアクセスを求めるクライアントノード、及び他のクライアントのためのホスト型リソースへのアクセスを提供するサーバーマシンの両方として機能する能力を有する。ネットワークは、ＬＡＮ又はＷＡＮリンク、ブロードバンド接続、無線接続、又は上記のいずれか若しくは全ての組み合わせであってもよい。接続は、様々な通信プロトコルを使用して確立され得る。一実施形態では、コンピューティングデバイス４００は、セキュアソケットレイヤ（ＳＳＬ）又はトランスポート層セキュリティ（ＴＬＳ）など、任意のタイプ及び／又は形態のゲートウェイ又はトンネリングプロトコルを介して、他のコンピューティングデバイス４００と通信する。ネットワークインターフェースとしては、コンピューティングデバイスを通信可能な任意のタイプのネットワークにインターフェースし、本明細書に記載される動作を実行するのに好適な、ネットワークインターフェースカードなどの内蔵ネットワークアダプタが挙げられ得る。Ｉ／Ｏデバイスは、システムバスと外部通信バスとの間のブリッジであってもよい。
【００６９】
一実施形態では、ネットワーク環境は、ネットワークの様々な構成要素が仮想化される仮想ネットワーク環境であってもよい。例えば、様々なマシンは、物理マシン上で実行されるソフトウェアベースのコンピュータとして実装された仮想マシンであってもよい。仮想マシンは、同じオペレーティングシステムを共有してもよい。他の実施形態では、異なるオペレーティングシステムは、それぞれの仮想マシンインスタンス上で実行されてもよい。一実施形態では、複数の仮想マシンが同じホスト物理マシン上で実行され、それぞれがそれ自体の専用ボックスを有するかのように機能する「ハイパーバイザ」タイプの仮想化が実装される。仮想マシンはまた、異なるホスト物理マシン上で実行されてもよい。
【００７０】
例えば、ネットワーク（例えば、ソフトウェア定義ネットワーク（Software Defined Networking:ＳＤＮ）を介して）など、他のタイプの仮想化も企図される。セッション境界コントローラの機能及び他のタイプの機能などの機能もまた、例えば、ネットワーク機能仮想化（Network Functions Virtualization:ＮＦＶ）などを介して仮想化されてもよい。
【００７１】
本発明は、図面及び前述の説明において詳細に例示及び記載されてきたが、これは限定的な特性ではなく、例示的なものと見なされるべきであり、好ましい実施形態のみが示され、記載されていること、並びに本明細書及び／又は以下の特許請求の範囲によって記載されるように本発明の趣旨に含まれる全ての等価物、変更、及び修正は保護されることが望ましいことが理解される。
【００７２】
したがって、本発明の適切な範囲は、かかる全ての修正、並びに図面に例示され、本明細書に記載されるものに等しい全ての関係を包含するように、添付の特許請求の範囲の最も広い解釈によってのみ決定されるべきである。
【図１】
2021534439.tif 000003
【図２】
2021534439.tif 000004
【図３】
2021534439.tif 000005
【図４Ａ】
2021534439.tif 000006
【図４Ｂ】
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【手続補正書】
【提出日】令和2年3月17日(2020.3.17)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動音声認識システムにおいて、ディープニューラルネットワークを使用して信頼モデルを作製及び訓練して、仮説が正しいものである確率を得るための方法であって、
オーディオデータの訓練例を提供する工程であって、前記訓練例は、特徴及び前記特徴に関連付けられたラベルを含む、工程と、
前記オーディオデータ内のオーディオファイルごとにデコードモジュールによる訓練のために特徴を生成する工程であって、前記デコードモジュールは、前記自動音声認識システム内の前記信頼モデルを含む、工程と、
仮説の音声分節を既知の音声分節と比較することによって生成される前記機能を評価する工程であって、前記比較することは、ラベルを決定するためのメトリックとして、編集距離及び正規化編集距離を検査することを含む、工程と、
複数の出力ラベルを有するマルチクラス分類子を用いて、仮説の分節と基準分節との比較にラベル付けする工程と、
前記仮説及び関連する確率を返す工程と、を含む、方法。
【請求項２】
前記正規化編集距離が、前記編集距離値を文字列の長さで割ることによって得られる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の出力ラベルが４つである、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ラベルは、音声がテキストに正しく変換されているか否かに対応する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ラベルは、音声がテキストに正しく変換されている程度に対応する複数のラベルのうちの１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記信頼モデルの前記訓練は、教師あり学習を使用してオフラインで実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
マルチクラスアプローチによる信頼モデリングを使用して、音声の仮説を立てるための方法であって、前記方法は、
前記自動音声認識システムに入力音声を受け入れる工程と、
前記入力音声を、音声特徴抽出方法を使用してフロントエンドモジュールによって１組の特徴に変換する工程と、
デコードモジュールによって前記特徴を受け入れ、音響モデルを使用して前記出力テキストの最良の仮説を決定する工程と、
訓練された信頼モデルを前記デコードモジュールに適用して、クラス出力テキストが正しいものであることを予測するため、マルチクラス分類子を使用して確率を得る工程であって、前記訓練された信頼モデルは、訓練されたディープニューラルネットワークを含み、前記ディープニューラスネットワークの訓練は、
オーディオデータの訓練例を提供する工程であって、前記訓練例は、特徴及び前記特徴に関連付けられたラベルを含む、工程と、
前記オーディオデータ内のオーディオファイルごとにデコードモジュールによる訓練のために特徴を生成する工程であって、前記デコードモジュールは、前記自動音声認識システム内の前記信頼モデルを含む、工程と、
仮説の音声分節を既知の音声分節と比較することによって生成される前記機能を評価する工程であって、前記比較することは、ラベルを決定するためのメトリックとして、編集距離及び正規化編集距離を検査することを含む、工程と、
複数の出力ラベルを有するマルチクラス分類子を用いて、仮説の分節と基準分節との比較にラベル付けする工程と、
前記仮説及び関連する確率を返す工程と、を含む、工程と、を含む、方法。
【請求項８】
前記音声特徴抽出方法が、メル周波数ケプストラム係数を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記比較することが、クラスラベルを決定するためのメトリックとして、編集距離及び正規化編集距離を検査することを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記正規化編集距離が、前記編集距離値を文字列の長さで割ることによって得られる、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数の出力ラベルが４つである、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記ラベルは、音声がテキストに正しく変換されているか否かに対応する、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
前記ラベルは、音声がテキストに正しく変換されている程度に対応する複数のラベルのうちの１つを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
前記信頼モデルの前記訓練は、教師あり学習を使用してオフラインで実行される、請求項８に記載の方法。
【国際調査報告】
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