(57)【要約】【課題】使用者の発話内容を音声認識すること。【解決手段】音声認識処理部１１１は、認識対象語句に含まれるキーワードを待ち受け単語として、入力された発話音声に含まれるキーワードを認識し、認識したキーワードを含む認識対象語彙に共通して含まれるキーワードをマイナーキーワードとして抽出し、抽出したマイナーキーワードの集合を待ち受け単語として、発話音声に含まれるマイナーキーワードを認識し、認識したマイナーキーワードを含む認識対象語彙の集合を待ち受け単語として、発話音声を認識する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
使用者の発話音声を入力する音声入力手段と、
複数の認識対象語彙に共通して含まれるキーワードの集合を待ち受け単語として、入力された前記発話音声に含まれるキーワードを認識するキーワード認識手段と、
前記キーワード認識手段で認識したキーワードを含む前記認識対象語彙に共通して含まれるキーワードをマイナーキーワードとして抽出する抽出手段と、
前記抽出手段で抽出した前記マイナーキーワードの集合を待ち受け単語として、前記発話音声に含まれる前記マイナーキーワードを認識するマイナーキーワード認識手段と、
前記マイナーキーワード認識手段で認識した前記マイナーキーワードを含む前記認識対象語彙の集合（認識対象語彙集合）を待ち受け単語として、前記発話音声を認識する音声認識手段とを備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の音声認識装置において、
前記認識対象語彙集合に含まれる前記認識対象語彙の数が所定数より多い場合には、
前記抽出手段は、前記認識対象語彙集合に含まれる認識対象語彙に共通して含まれるキーワードをマイナーキーワードとして抽出し、
前記マイナーキーワード認識手段は、前記抽出手段で抽出した前記マイナーキーワードの集合を待ち受け単語として、前記発話音声に含まれる前記マイナーキーワードを認識し、
前記音声認識手段は、前記マイナーキーワード認識手段で認識した前記マイナーキーワードを含む前記認識対象語彙の集合を新たな認識対象語彙集合とすることで、前記認識対象語彙集合に含まれる前記認識対象語彙の数を絞り込むようにし、
前記抽出手段、前記マイナーキーワード認識手段、および前記音声認識手段は、前記新たな認識対象語彙集合に含まれる前記認識対象語彙の数が前記所定数以下になるまで、これらの絞り込み処理を繰り返し実行することを特徴とする音声認識装置。
【請求項３】
請求項２に記載の音声認識装置において、
前記キーワードおよび前記マイナーキーワードは、前記複数の認識対象語彙の音響的共通部分であることを特徴とする音声認識装置。
【請求項４】
請求項２に記載の音声認識装置において、
前記キーワードおよび前記マイナーキーワードは、前記複数の認識対象語彙の地理的共通部分であることを特徴とする音声認識装置。
【請求項５】
請求項２に記載の音声認識装置において、
前記キーワードおよび前記マイナーキーワードは、前記複数の認識対象語彙の種別上の共通部分であることを特徴とする音声認識装置。
【請求項６】
請求項２に記載の音声認識装置において、
前記キーワードおよび前記マイナーキーワードは、前記複数の認識対象語彙の特徴上の共通部分であることを特徴とする音声認識装置。
【請求項７】
請求項２に記載の音声認識装置において、
前記キーワード認識手段は、前記発話音声に含まれる複数のキーワードを認識することを特徴とする音声認識装置。
【請求項８】
請求項７に記載の音声認識装置において、
前記抽出手段は、前記キーワード認識手段によって複数のキーワードが認識された場合には、認識された各キーワードを含む前記認識対象語彙に共通して含まれるマイナーキーワードを抽出し、重複するマイナーキーワードがある場合には、重複するマイナーキーワードのうち１つを残してその他を削除することを特徴とする音声認識装置。
【請求項９】
請求項２〜８のいずれか一項に記載の音声認識装置において、
前記マイナーキーワード認識手段は、前記キーワード認識手段で認識したキーワードを前記マイナーキーワードの集合に追加し、追加後のキーワードの集合を待ち受け単語として、前記発話音声に含まれる前記マイナーキーワードを認識することを特徴とする音声認識装置。
【請求項１０】
請求項２〜８のいずれか一項に記載の音声認識装置において、
前記絞り込み処理が複数回実行された場合には、前記音声認識手段は、最後の絞り込み処理で認識された前記マイナーキーワードを含む前記認識対象語彙の集合を待ち受け単語として、前記発話音声を認識することを特徴とする音声認識装置。
【請求項１１】
請求項２〜８のいずれか一項に記載の音声認識装置において、
前記絞り込み処理が複数回実行された場合には、前記音声認識手段は、各絞り込み処理でそれぞれ認識された１つずつの前記マイナーキーワードを含む前記認識対象語彙の集合を待ち受け単語として、前記発話音声を認識することを特徴とする音声認識装置。
【請求項１２】
認識対象語句に含まれるキーワードを待ち受け単語として、入力された発話音声に含まれるキーワードを認識し、
認識したキーワードを含む前記認識対象語彙に共通して含まれるキーワードをマイナーキーワードとして抽出し、
抽出した前記マイナーキーワードの集合を待ち受け単語として、前記発話音声に含まれる前記マイナーキーワードを認識し、
認識した前記マイナーキーワードを含む前記認識対象語彙の集合を待ち受け単語として、前記発話音声を認識することを特徴とする音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声を認識するための音声認識装置、および音声認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
次のような音声認識装置が知られている。この音声認識装置は、音声入力された地名を都道府県別に用意した辞書データを用いて音声認識するものである（例えば、特許文献１）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−３０６０８８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の音声認識装置は、音声認識を行うために辞書データの内容をメモリに読み込む必要があり、読み込むデータがメモリ容量を超える場合には、読み込むデータを絞り込む必要があるが、このときの絞り込み方法が十分に検討されていなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、認識対象語句に含まれるキーワードを待ち受け単語として、入力された発話音声に含まれるキーワードを認識し、認識したキーワードを含む認識対象語彙に共通して含まれるキーワードをマイナーキーワードとして抽出し、抽出したマイナーキーワードの集合を待ち受け単語として、発話音声に含まれるマイナーキーワードを認識し、認識したマイナーキーワードを含む認識対象語彙の集合を待ち受け単語として、発話音声を認識することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、認識したキーワードを含む認識対象語彙に共通して含まれるキーワードをマイナーキーワードとして抽出し、抽出したマイナーキーワードの集合を待ち受け単語として、発話音声に含まれるマイナーキーワードを認識し、認識したマイナーキーワードを含む認識対象語彙の集合を待ち受け単語として音声認識を行うようにした。これによって、あらかじめ音声認識に必要な待ち受け単語を絞り込むことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
図１は、本実施の形態における音声認識装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。音声認識装置１００は、例えば、車両で使用されるナビゲーション装置に搭載され、使用者は、当該音声認識装置１００から出力される応答メッセージに従って音声入力を行うことにより、ナビゲーション装置を操作することができる。
【０００８】
音声認識装置１００は、制御装置１１０と、マイク１２０と、Ａ／Ｄコンバータ１２１と、音声認識開始ボタン１３０と、ディスク読み取り装置１４０と、モニタ１５０と、スピーカ１６０と、Ｄ／Ａコンバータ１６１とを備えている。
【０００９】
マイク１２０は、使用者によって発話された音声をＡ／Ｄコンバータ１２１へ出力する。例えば、使用者は、ナビゲーション装置の操作に使用される語句及び文、すなわち操作コマンド及び地名や施設名、道路名などの固有名詞などの単語やこれらの単語を含む文章を発話する。Ａ／Ｄコンバータ１２１は、マイク１２０から入力されるアナログ音声信号をデジタル音声信号に変換して、制御装置１１０へ出力する。
【００１０】
音声認識開始ボタン１３０は、使用者が音声認識処理の開始を指示するボタンであり、使用者によってこの音声認識開始ボタン１３０が操作されると、制御装置１１０は、後述するようにマイク１２０を介して入力される音声信号の取り込み、および取り込んだ音声信号の認識処理を開始する。
【００１１】
ディスク読み取り装置１４０は、ディスク１４１、例えばＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体から、音声認識に使用する音声認識用辞書・文法、地図データベース、ガイダンス音声の音声データなどを読み取る。一般に、音声認識用辞書・文法を音声認識実行時の待ち受け単語として音声認識をするシステムでは、この音声認識用辞書・文法に記述されている認識対象語彙を待ち受け単語として待ち受けて、認識対象語彙だけを音声認識結果として受理することができる。
【００１２】
例えば、ナビゲーション装置のメインタスクを経路探索時の目的地設定とした場合について考える。この場合には、使用者は、「神奈川県」、「横浜駅」などといった施設に関する単語のみを発話する場合と、「神奈川県の横浜駅」、「東海道線の横浜駅」などといった複数の単語を組み合わせた文章を発話する場合とが想定される。したがって、ディスク１４１には、音声認識用辞書・文法として、このような単語の発話を待ち受けるための認識対象語彙、および複数の単語を含んだ文章の発話を待ち受けるための認識対象語彙が記憶されている。
【００１３】
モニタ１５０は、例えば液晶ディスプレイであって、制御装置１１０から出力される施設検索結果や地図などを表示する。Ｄ／Ａコンバータ１６１は、制御装置１１０から出力されるガイダンスやユーザとの対話におけるシステム応答などのデジタル音声信号をアナログ音声信号に変換する。スピーカ１６０は、Ｄ／Ａコンバータ１６１でアナログ化された音声データを出力する。
【００１４】
次に、制御装置１１０について説明する。制御装置１１０は、ＣＰＵ、メモリ、およびその他の周辺回路からなり、音声認識処理部１１１と、理解結果生成部１１３と、応答生成部１１５と、ＧＵＩ表示制御部１１６と、音声合成部１１７とを機能的に備えている。制御装置１１０の各要素は、マイク１２０を介して入力され、Ａ／Ｄコンバータ１２１によってデジタル化された音声信号に対して、音声認識処理を実行し、音声認識結果に応じたシステム応答を行う。以下、図２に示すフローチャートに従って、制御装置１１０の各要素が行なう処理について説明する。
【００１５】
図２は、制御装置１１０によって実行される処理の流れを示すフローチャートである。図２に示す処理は、使用者によって音声認識開始ボタン１３０が操作されて発話の開始が指示されると起動するプログラムとして実行される。なお、図２に示す処理は、使用者がナビゲーション装置上で目的地を設定するために施設名を発話したときに、その施設名を音声認識する場合の具体例を示している。
【００１６】
ステップＳ１において、音声認識処理部１１１は、マイク１２０を介して入力され、Ａ／Ｄコンバータ１２１でデジタル化された音声信号（デジタル音声信号）の取り込みを開始し、取り込んだ音声信号を制御装置１１０が備えるメモリへ記録する。その後、ステップＳ２へ進み、音声認識処理部１１１は、ディスク読み取り装置１４０を介してディスク１４１から取り込んだ音声認識用辞書・文法１１２を使用して、メモリに記憶した音声信号に含まれるキーワードを認識するためのキーワード認識処理を実行する。
【００１７】
このために、音声認識処理部１１１は、音声認識用辞書・文法１１２としてあらかじめキーワードを認識するためのキーワード文法をディスク１４１から取り込んでおく必要がある。ここで、キーワード文法とは、複数の認識対象語彙に多く含まれる音節（音素列）であるキーワードと、それ以外の部分を吸収するＧａｒｂａｇｅとからなるワードスポット文法であり、キーワードは各認識対象単語の音響的共通部分である。例えば、認識対象語彙として「東京駅（トウキョウエキ）」と「横浜駅（ヨコハマエキ）」という施設名がある場合には、これらの認識対象語彙に共通する「エキ」という音節がキーワードに相当する。
【００１８】
キーワード文法は、ナビゲーション装置が起動したとき、使用者によって音声認識開始ボタン１３０が操作されて発話の開始が指示されたとき、またはキーワード認識処理を実行する直前のいずれかのタイミングで音声認識処理部１１１によって読み込まれる。本実施の形態では、音声認識処理部１１１は、ナビゲーション装置が起動したときに、音声認識用辞書・文法１１２としてキーワード文法を読み込むものとする。
【００１９】
また、このキーワード認識処理において、キーワードを含まない語句も認識できるようにするためには、これらの語句を認識するためのキーワード外文法も音声認識用辞書・文法１１２として読み込んでおく必要がある。キーワード外文法とは、認識対象語彙の中で、その発音音素列の中にどのキーワードも含まない語句を認識するための文法である。しかしながら、図２に示す処理では、本発明の特徴であるキーワード文法を用いた認識処理について説明し、キーワード外文法も用いて認識処理を行う具体例については、図４を用いて後述する。
【００２０】
音声認識処理部１１１は、このキーワード文法を含む音声認識用辞書・文法１１２と、メモリに記憶されている発話音声のデジタル信号とをマッチング処理する。具体的には、発話音声に含まれる各キーワードとキーワード文法をマッチング処理して音響的な尤度を算出する。そして、音声認識処理部１１１は、算出された尤度が高いものから順に上位Ｎ個のキーワードを抽出する。本実施の形態では、ここで抽出されたキーワード群を「Ｎ−ｂｅｓｔ」と呼ぶこととし、ここで行なった音声認識を第１段階のキーワード認識と呼ぶ。
【００２１】
その後、ステップＳ３へ進み、理解結果生成部１１３は、Ｎ−ｂｅｓｔの中から実際に発話された可能性が高いキーワードを特定し、その発話された可能性が高いキーワードを含む施設名、すなわち認識対象語彙を検索する。具体的には、まず、理解結果生成部１１３は、音声認識処理部１１１から入力されたＮ−ｂｅｓｔに対して、各キーワードの認識結果としての確からしさを０から１の数値で表した信頼度（単語信頼度）を計算する。信頼度は直前の一発話において前記単語が発話された可能性を表すものである。例えば、単語ｗの信頼度Ｃｏｎｆ(ｗ)は、次式（１）によって求められる。
【数１】
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【００２２】
理解結果生成部１１３は、Ｎ−ｂｅｓｔの中から式（１）で算出した信頼度Ｃｏｎｆ(ｗ)が所定値以上のキーワードは、実際に発話された発話音声に含まれていた可能性が高いキーワード、すなわち発話された可能性が高いキーワードであると判断する。そして、理解結果生成部１１３は、発話された可能性が高いキーワードを含む認識対象語彙をディスク１４１に記憶されている認識対象語彙の中から検索する。この検索処理は、認識対象語彙の読み仮名と各キーワードとの文字列のマッチング処理によって行う。
【００２３】
その後、ステップＳ４へ進み、理解結果生成部１１３は、ステップＳ３で検索した認識対象語彙の総数が所定の閾値αより多いか否かを判断する。一般的に、音声認識処理は認識対象語彙が多いほど、その処理に時間がかかる。そのため、リアルタイム処理を必要とする音声対話装置においては、実時間で処理可能な範囲に同時待ち受け可能な認識対象語彙を制限する必要がある。そこで、本実施の形態では、閾値αを、制御装置１１０が備えるＣＰＵおよびメモリ上で、実時間で音声認識処理が可能な認識対象語彙数、すなわち同時待ち受け可能範囲数として設定する。そして、認識対象語彙の数が閾値αを超えている場合には、検索した認識対象語彙を待ち受け単語とした認識処理を行なわず、認識対象語彙を絞り込む作業を繰り返す。
【００２４】
すなわち、ステップＳ４でキーワードを含む認識対象語彙が閾値αを超えていると判断した場合には、ステップＳ５に進み、さらにキーワードを含む認識対象語彙の絞込みを行なう。具体的には、理解結果生成部１１３は、ステップＳ３で検索した全ての認識対処語彙を対象として、その語彙集合に高い割合で含まれるキーワード（マイナーキーワード）を選択し、メモリ内にキーワードリスト１１４として記憶する。そして、音声認識処理部１１１は、このキーワードリスト１１４に含まれるマイナーキーワードと、それ以外の部分を吸収するＧａｒｂａｇｅとからなるキーワード文法をディスク１４１から読み込んで音声認識用辞書・文法１１２とする。本実施の形態では、ここで読み込んだキーワード文法をマイナーキーワード文法と呼ぶ。
【００２５】
図３にマイナーキーワード文法の具体例を示す。図３においては、第１段階のキーワード認識時に待ち受けるキーワード文法を第１階層キーワード２１０と表し、第２段階のキーワード認識時に待ち受けるマイナーキーワード文法を第２階層キーワード２２０と表している。なお、第１階層キーワード２１０は、ナビゲーション装置の施設検索機能で検索対象となる施設名称の読み仮名から抽出された、一定数ｋ以上の施設名に共通して出現するキーワードである。
【００２６】
まず、音声認識処理部１１１は、第１階層キーワード２１０、すなわち「ホテル」２１１、「ビョウイン」２１２、「ゴルフ」２１３、「エキ」２１４の各キーワードを待ち受け単語として、入力された発話音声を音声認識する。その結果、例えば音声認識処理部１１１が「ホテル」２１１と「ビョウイン」２１２との信頼度が高く、これらが発話された可能性が高いキーワードであると判断したとする。その場合には、理解結果生成部１１３は、「ホテル」２１１と「ビョウイン」２１２とをそれぞれに含む認識対象語彙をディスク１４１に記憶されている認識対象語彙の中から検索する。その結果、第２階層キーワード２２０として“ホテル”マイナーキーワード２２１と、“ビョウイン”マイナーキーワード２２５とが得られる。
【００２７】
すなわち、単語中に「ホテル」２１１を含む施設名称群の一定数ｍ以上に共通して現れる文字列２２１を「ホテル」２１１に対するマイナーキーワード、すなわち“ホテル”マイナーキーワード２２１とする。また、単語中に「ビョウイン」２１２を含む施設名称群の一定数ｍ以上に共通して現れる文字列２２５を「ビョウイン」２１２に対するマイナーキーワード、すなわち“ビョウイン”マイナーキーワード２２５とする。ここで、一定数ｍは、認識対象語彙全体を対象として、その共通文字列を抽出するために使用した閾値ｋよりも小さい数字を使用する。
【００２８】
この図３に示す第２階層キーワード２２０には、“ホテル”マイナーキーワード２２１と“ビョウイン”マイナーキーワード２２５のそれぞれに「チュウオウ」２２４および２２６という共通のキーワードが存在している。このため理解結果生成部１１３は、「チュウオウ」２２４および２２６を統合し、「アーバーン」、「ダイイチ」、「チュウオウ」、「ソウゴウ」、および「フゾク」の５つのキーワードをマイナーキーワード文法とする。すなわち、第２階層キーワード２２０に、重複するマイナーキーワードがある場合には、重複するマイナーキーワードのうち１つを残してその他を削除する。
【００２９】
そして、ステップ２に戻り、音声認識処理部１１１は、このマイナーキーワード文法を用いて、メモリに記憶しておいた発話音声を対象として、上述したキーワード認識処理を行って、Ｎ−ｂｅｓｔを抽出する。ここで行なう音声認識を第２段階のキーワード認識と呼ぶ。その後、ステップＳ３およびステップＳ４の処理を実行して、第２段階のキーワード認識で得たＮ−ｂｅｓｔの内、発話された可能性が高いキーワードを含む認識対象語彙を検索して、その認識対象語彙の数が閾値αを超えているか否かを判断する。
【００３０】
ここでもまだステップＳ３で検索した認識対象語彙の数が閾値αを超えている場合には、再度、上述したステップＳ５の処理を行って認識対象語彙を絞込んだ後、ステップＳ２へ戻る。そして、ステップＳ３で検索した認識対象語彙の数が閾値α以下になるまでステップＳ２〜ステップＳ５の処理を繰り返す。
【００３１】
これに対して、ステップＳ３で検索した認識対象語彙の数が閾値α以下であると判断した場合には、ステップＳ６へ進む。例えば、ステップＳ２〜ステップＳ５の処理をＮ回繰り返した場合には、第Ｎ段階のキーワード認識処理で得たＮ−ｂｅｓｔの内、発話された可能性が高いキーワードを含む認識対象語彙を検索して、その認識対象語彙の数が閾値αを超えているか否かを判断する。そして、認識対象語彙の数が閾値α以下であると判断した場合には、ステップＳ６へ進む。
【００３２】
ステップＳ６では、音声認識処理部１１１は、認識対象語彙の数が閾値α以下になった時点のキーワード認識処理で認識したキーワードのうち、発話された可能性が高いキーワードを含む認識対象語彙そのものを待ち受け単語とする。例えば第Ｎ段階のキーワード認識処理で得たＮ−ｂｅｓｔの内、発話された可能性が高いキーワードを含む認識対象語彙を待ち受け単語とする。そして、この待ち受け単語を使用して、ステップＳ１で取り込んだ音声を対象として、再度、音声認識処理する。
【００３３】
その後、ステップＳ７へ進み、理解結果生成部１１３は、ステップＳ６での音声認識結果に基づいて、応答生成部１１５で次のシステム挙動をユーザに伝えたり、次の操作をユーザに即したりするための応答文を生成するための理解結果を生成する。理解結果はスロット・フィリング方式で行なう。スロット・フィリング形式の理解結果生成処理では、ナビゲーションシステムであれば、施設検索や経路設定など、タスクごとに設定された必要な情報の項目をリスト化したもののうち、空欄の項目に情報を追加することでタスク達成に必要な情報を集める。理解結果生成部１１３による理解結果の生成例については、図４により後述する。
【００３４】
その後、ステップＳ８へ進み、応答生成部１１５は、理解結果生成部１１３で生成された理解結果をもとに、次のシステム挙動をユーザに伝えたり、次の操作をユーザに即したりするための応答文を生成する。そして、生成した応答文のデータをＧＵＩ表示制御部１１６および音声合成部１１７へそれぞれ出力する。その後、ステップＳ９へ進む。
【００３５】
ステップＳ９では、ＧＵＩ表示制御部１１６は、応答生成部１１５から入力された応答文に基づいて、ディスク読み取り装置１４０を介してディスク１４１から応答文に応じた応答表示内容を読み込む。そして、読み込んだ応答内容をモニタ１５０に表示する。また、音声合成部１１７は、応答生成部１１５から入力された応答文に応じたデジタル音声信号を合成し、Ｄ／Ａコンバータ１６１を介してスピーカ１６０へ出力する。その後、ステップＳ１０へ進む。
【００３６】
ステップＳ１０では、制御装置１１０は、目的地設定や経路選択などのナビゲーション装置における一連のタスクが完了したか否かを判断する。タスクが完了していないと判断した場合には、ステップＳ１へ戻って処理を繰り返す。これに対して、タスクが完了したと判断した場合には、処理を終了する。
【００３７】
図４は、音声認識処理部１１１による音声認識処理および、理解結果生成部１１３における理解結果生成処理の具体例を模式的に示した図である。この図４に示す例では、使用者がナビゲーション装置上で目的地や経由地を設定するために、施設名として「横須賀総合病院」を発話した場合の例を示している。そして、この例では、発話された「横須賀総合病院」に対して、上述した第１段階のキーワード認識を行った後、第２段階のキーワード認識を行って認識対象語彙を絞り込んだ後、第３段階の音声認識で最終的な音声認識結果を得ている。以下、図４について詳細に説明する。
【００３８】
まず、音声認識処理部１１１は、第1段階のキーワード認識処理を行うためのキーワード文法３１１とキーワード外文法３１２とを音声認識用辞書・文法１１２とする。すなわち、キーワードを含む施設名とキーワードを含まない施設名の両方を同時に扱うために、キーワード認識用のキーワード文法３１１を認識可能状態とすると同時に、キーワード文法３１１で認識可能状態となっているキーワードを含まない語を認識するためのキーワード外文法３１２を認識可能状態にしておく。
【００３９】
キーワード文法３１１は、状態Ｓをスタートとして、認識対象語以外の発話部分を吸収するＧ（Ｇａｒｂａｇｅ）で挟まれたキーワードの繰り返しを受理するための待ち受け単語である。音声認識処理部１１１は、このキーワード文法３１１を用いて、キーワードの１回以上の繰り返しを認識し、終了状態Ｅを受理すると音声認識処理は終了する。キーワード外文法３１２は、雑音を除く認識対象語以外の発話部分を受け付けず、検索対象語彙そのものを受理するための待ち受け単語である。
【００４０】
第1段階のキーワード認識処理において、キーワード外文法の施設名称を高い信頼度で認識し、高い信頼度を持つキーワードが認識されなかった場合は、マイナーキーワード文法を用いた第２段階のキーワード認識処理を行なわず、第１段階のキーワード認識処理の結果からのみ理解結果を生成してもよい。第１段階のキーワード認識処理において、キーワードを認識した場合は、ここで認識したキーワードを含む施設名称群から抽出されたキーワード（マイナーキーワード）を含むマイナーキーワード文法を使って第２段階のキーワード認識処理を行なう。
【００４１】
例えば、使用者が「横須賀総合病院」と発話した結果、音声認識処理部１１１が第１段階のキーワード認識処理で、キーワード「ビョウイン」を認識した場合、理解結果生成部１１３は、音声認識処理部１１１で認識したキーワード「ビョウイン」の信頼度を算出する。そして、理解結果生成部１１３は、キーワード「ビョウイン」の信頼度が所定値以上である場合には、使用者によってキーワード「ビョウイン」が発話された可能性が高いと判断して、キーワード「ビョウイン」を含む認識対象語彙を検索する。
【００４２】
その結果、キーワード「ビョウイン」を含む認識対象語彙の数が上述した同時待ち受け可能範囲のαを超えているかどうかを調べ、αを超えていると判断した場合には、理解結果生成部１１３は、第２段階のキーワード認識処理に必要なキーワード文法３１３とキーワード外文法３１４とを音声認識用辞書・文法１１２とする。すなわち、第１段階のキーワード認識処理で認識されたキーワード「ビョウイン」を含む認識対象語彙を対象として、その語彙集合に高い割合で含まれるキーワードを選択してキーワードリスト１１４とし、このキーワードリスト１１４に含まれるキーワードと、それ以外の部分を吸収するＧａｒｂａｇｅとから施設名をマイナーキーワード文法３１３としてディスク１４１から読み込む。
【００４３】
また、第１段階のキーワード認識処理で認識されたキーワード「ビョウイン」を含む認識対象語彙のうち、マイナーキーワード文法３１３に含まれる「ビョウイン」以外のキーワードを含まない施設名をキーワード外文法３１４としてディスク１４１から読み込む。
【００４４】
すなわち、キーワード「ビョウイン」を含む認識対象語彙から抽出されたキーワードの集合であるマイナーキーワード文法３１３と、キーワード「ビョウイン」を含むが、マイナーキーワード文法３１３で待ち受ける「ビョウイン」以外のマイナーキーワードのどれも含まない施設名を受理するためのキーワード外文法３１４とを音声認識用辞書・文法１１２とする。
【００４５】
例えば、マイナーキーワード文法３１３は、キーワード「ビョウイン」を含む施設名から抽出されたマイナーキーワード「フゾク」、「チュウオウ」、および「ソウゴウ」に、第１段階のキーワード認識処理で認識した「ビョウイン」を追加したキーワードと、認識対象語彙以外の発話部分を吸収するＧとの１回以上の繰り返しを受理するための文法とする。また、キーワード外文法３１４は、キーワード「ビョウイン」は含むが、マイナーキーワードを含まない認識対象語彙、すなわち「フゾク」、「チュウオウ」、「ソウゴウ」の各キーワードを含まない認識対象語彙である「さくら病院」および「夏島病院」を受理するための文法とする。
【００４６】
音声認識処理部１１１は、このマイナーキーワード文法３１３とキーワード外文法３１４とを待ち受け単語として、第２段階のキーワード認識処理を実行する。その結果、例えば、マイナーキーワード文法３１３に含まれる「ソウゴウ」と「ビョウイン」を受理したものとする。ここで、理解結果生成部１１３は、認識対象語彙の中からこれらのキーワードの両方を含む施設名の数を調べる。その結果、これら２つのキーワードを含む認識対象語彙の数が同時待ち受け可能範囲のα以内に収まっていると判断した場合には、音声認識処理部１１１は、これら２つのキーワードを含む認識対象語彙を待ち受け単語として、再度音声認識処理（第３段階の認識処理）を実行する。すなわち、複数回の認識対象語彙の絞込みを行なった場合に、最後の絞り込み処理で認識されたマイナーキーワードを含む認識対象語彙集合を待ち受け単語として第３段階の認識処理を実行する。
【００４７】
図４に示す例では、音声認識処理部１１１は、認識対象語彙中に「ソウゴウ」と「ビョウイン」の２つのキーワードを含む「神奈川総合病院」、「品川総合病院」、および「横須賀総合病院」をディスク１４１から読み込んで音声認識用辞書・文法１１２（待ち受け単語３１５）とし、使用者による発話音声を再度音声認識する。その結果、音声認識処理部１１１は、音声認識結果として「横須賀総合病院」を受理し、これを理解結果生成部１１３へ出力する。
【００４８】
理解結果生成部１１３は、この音声認識結果を受け、施設検索タスクのための理解結果３２１を生成する。理解結果３２１は、施設検索タスクのために必要な情報をスロット３２２〜３２６に埋め込むことで完成する。施設検索タスクのための理解結果３２１は、県名スロット３２２、市区町村名スロット３２３、詳細住所スロット３２４、ジャンル名スロット３２５、施設名スロット３２６とからなる。図４に示す例では、施設名「横須賀総合病院」が認識されたため、これを施設名スロット３２６に埋め込んだものが理解結果となる。
【００４９】
理解結果生成部１１３は、この理解結果を応答生成部１１５へ出力し、応答生成部１１５は、確認のための応答文、例えば「横須賀総合病院ですね」を生成して、生成した応答文のデータをＧＵＩ表示制御部１１６および音声合成部１１７へ出力する。
【００５０】
以上説明した本実施の形態によれば、以下のような作用効果を得ることができる。
（１）第１段階のキーワード認識処理によってキーワードを認識した後、キーワードを含む認識対象語彙に共通して含まれるマイナーキーワードを用いて第２段階のキーワード認識処理を行うようにした。そして、マイナーキーワードを含む認識対象語彙の集合を待ち受け単語として、発話音声を認識するようにした。これによって、第１段階のキーワード認識処理で絞られた認識対象語彙を、さらにマイナーキーワードを待ち受け単語とした第２段階のキーワード認識処理で絞ることができ、少リソースのシステムでも、見かけ上は大語彙の同時待ち受け認識が可能になる。
【００５１】
（２）認識対象語彙の総数が所定の閾値α以下になるまで、認識対象語彙の絞込みを行なうようにした。これによって、待ち受ける認識対象語彙の数をシステムが同時待ち受け可能な範囲に収まるまで絞り込むことができる。
【００５２】
（３）各認識対象単語の音響的共通部分をマイナーキーワードとするようにした。これによって、意味上の分類が困難な場合であっても、音響的に共通な部分さえもっていれば、マイナーキーワードを設定することができる。
【００５３】
（４）音声認識処理部１１１は、発話音声に含まれる複数のキーワード（Ｎ−ｂｅｓｔ）を認識するようにした。これによって、一発話内から複数のキーワードを認識できるため、発話音声の中でキーワード以外の部分が誤ってキーワードとして認識されたとしても、正しいキーワードは別途認識することができ、正しいキーワードの取りこぼしを防ぐことができる。
【００５４】
（５）理解結果生成部１１３は、第１段階のキーワード認識処理で認識したキーワードのうち、発話された可能性が高いキーワードを含む認識対象語彙に共通して含まれるキーワードをマイナーキーワードとして抽出し、重複するマイナーキーワードがある場合には、重複するマイナーキーワードのうち１つを残してその他を削除するようにした。これによって、第１段階のキーワード認識処理でキーワードを絞りこみきれなくて、これらのキーワードを含む認識対象語彙が多くなっても、抽出されるマイナーキーワードの数を減らすことができる。
【００５５】
（６）理解結果生成部１１３は、第１段階のキーワード認識処理で認識したキーワードを含む認識対象語彙から抽出したマイナーキーワードに、第１段階のキーワード認識処理で認識したキーワードを追加してマイナーキーワードとするようにした。これによって、第１段階のキーワード認識処理で認識したキーワードが、他のマイナーキーワードに誤認識されるのを防ぎ、正しいマイナーキーワードの認識に役立つ。
【００５６】
（７）音声認識処理部１１１は、複数回の認識対象語彙の絞込みを行なった場合に、最後の絞り込み処理で認識されたマイナーキーワードを含む認識対象語彙集合を待ち受け単語として、発話音声を認識するようにした。これによって、認識対象語句を狭い範囲に絞り込むことができ、少リソースシステムでの動作が可能になる。
【００５７】
―変形例―
なお、上述した実施の形態の音声認識装置は、以下のように変形することもできる。
（１）上述した実施の形態では、キーワードおよびマイナーキーワードは認識対象語彙の音響的共通部分である場合について説明した。しかしながら、認識対象語彙の地理的共通部分、種別上の共通部分、または特徴上の共通部分としてもよい。これによって、認識対象語彙が意味上の分類が困難な場合であっても、地理的な共通部分、種別上の共通部分、または特徴上の共通部分さえもっていれば、キーワードおよびマイナーキーワードを設定することができる。
【００５８】
（２）上述した実施の形態では、複数回の認識対象語彙の絞込みを行なった場合には、最後の絞り込み処理で認識されたマイナーキーワードを含む認識対象語彙集合を待ち受け単語として第３段階の認識処理を実行する例について説明した。しかしながら、複数回の認識対象語彙の絞込みを行なった場合には、各絞り込み処理でそれぞれ認識した１つずつのマイナーキーワードを含む認識対象語彙集合を待ち受け単語とするようにしてもよい。これによって、認識対象語句を狭い範囲に絞り込むことができ、少リソースシステムでの動作が可能になる。
【００５９】
（３）上述した実施の形態では、音声認識装置１００をナビゲーション装置に搭載する例について説明した。しかしながら、使用者による発話を受け付けて音声認識を行う他の装置に搭載することも可能である。例えば音声によって操作可能なオーディオ装置などに搭載してもよい。
【００６０】
なお、本発明の特徴的な機能を損なわない限り、本発明は、上述した実施の形態における構成に何ら限定されない。
【００６１】
特許請求の範囲の構成要素と実施の形態との対応関係について説明する。マイク１２０は音声入力手段に、音声認識処理部１１１はキーワード認識手段、マイナーキーワード認識手段、および音声認識手段に、理解結果生成部１１３は抽出手段に相当する。なお、以上の説明はあくまでも一例であり、発明を解釈する際、上記の実施形態の記載事項と特許請求の範囲の記載事項の対応関係に何ら限定も拘束もされない。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本実施の形態における音声認識装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】制御装置１１０によって実行される処理の流れを示すフローチャート図である。
【図３】マイナーキーワード文法の具体例を示す図である。
【図４】音声認識処理部１１１による音声認識処理および、理解結果生成部１１３における理解結果生成処理の具体例を模式的に示した図である。
【符号の説明】
【００６３】
１００  音声認識装置
１１０  制御装置
１１１  音声認識処理部
１１２  音声認識用辞書・文法
１１３  理解結果生成部
１１４  キーワードリスト
１１５  応答生成部
１１６  ＧＵＩ表示制御部
１１７  音声合成部
１２０  マイク
１２１  Ａ／Ｄコンバータ
１３０  音声認識開始ボタン
１４０  ディスク読み取り装置
１４１  ディスク
１５０  モニタ
１６０  スピーカ
１６１  Ｄ／Ａコンバータ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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