(57)【要約】【課題】  キーワード認識における誤認識を減少させる技術を提供する。【解決手段】  認識すべき語彙として定められているキーワードのうち、互いに類似しないものを記憶装置に記憶しておき、入力された音声が互いに類似しないキーワードである場合、そのキーワードにより定まる処理を実行し、入力された音声が互いに類似するキーワードである場合、そのキーワードを確認するための情報を出力装置に出力する。【選択図】  図１
2008083165.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された音声に含まれる単語であるキーワードを認識するための、コンピュータ実行可能な音声認識プログラムにおいて、
複数のキーワードを、互いに音韻的に類似するキーワードが含まれない第１のキーワード群と、該第１のキーワード群に含まれないキーワードである第２のキーワード群とに分類して記憶する記憶手段、を有する前記コンピュータに、
入力された音声に含まれる少なくとも１つの前記キーワードを認識するキーワード認識ステップと、
前記認識されたキーワードが前記第１のキーワード群に含まれる場合、第１の処理を実行する第１の処理実行ステップと、
前記認識されたキーワードが前記第２のキーワード群に含まれる場合、第２の処理を実行する第２の処理実行ステップと、を実行させること
を特徴とする音声認識処理プログラム。
【請求項２】
請求項１の音声認識処理プログラムであって、
前記記憶手段に、複数の音声の各々に対し、同一の音声及び他の音声と一致すると認識される度合いを示す類似度を含むコンフュージョンマトリクスをさらに記憶する前記コンピュータに、
前記コンフュージョンマトリクスと前記キーワードとから、前記キーワードのうち類似度が所定閾値に満たない単語を選択し、該単語を前記第１のキーワード群として分類し、前記選択したキーワード以外のキーワードを、前記第２のキーワード群として分類する分類ステップ、
をさらに実行させることを特長とする音声認識処理プログラム。
【請求項３】
請求項１又は２記載の音声認識処理プログラムであって、
前記第１の処理は、前記認識されたキーワードに応じて定まる処理であり、
前記第２の処理は、特定の処理であること
を特徴とする音声認識処理プログラム。
【請求項４】
請求項３記載の音声認識処理プログラムであって、
前記第２の処理は、前記認識されたキーワードを確認するための情報を出力手段に出力すること
を特徴とする音声認識処理プログラム。
【請求項５】
入力された音声に含まれる単語であるキーワードを認識するための、コンピュータ実行可能な音声認識プログラムにおいて、
複数のキーワードを、互いに音韻的に類似するキーワードが含まれない第１のキーワード群と、該第１のキーワード群に含まれないキーワードである第２のキーワード群と、１つ以上の単語から成る語彙を複数含む辞書とを記憶する記憶手段、を有する前記コンピュータに、
入力された音声に含まれる少なくとも１つの前記キーワードを認識するキーワード認識ステップと、
前記認識されたキーワードが前記第１のキーワード群に含まれる場合、前記辞書から、前記認識されたキーワードを含む語彙を選択し、該選択した語彙を第１のサブセット辞書として前記記憶手段に記憶させ、前記入力された音声から、前記第１のサブセット辞書に含まれる語彙であり、かつ、前記認識されたキーワードを含む語彙であるものを抽出する第１の語彙認識ステップと、
前記認識されたキーワードが前記第２のキーワード群に含まれる場合、前記辞書から、前記複数のキーワードを含む語彙を選択し、該選択した語彙を第二のサブセット辞書として前記記憶手段に記憶させ、前記入力された音声から、前記第２のサブセット辞書に含まれる語彙であり、かつ、前記認識されたキーワードを含む語彙であるものを抽出する第２の語彙認識ステップと、
前記抽出した語彙を出力するステップと、を実行させること
を特徴とする音声認識処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、携帯電話やカーナビゲーションなどの情報機器において、音声認識技術を用いたインタフェースが普及しつつある。音声認識技術には、キーワード認識技術がある。この、入力された音声から予め定められた単語であるキーワードを抽出し、抽出されたキーワードに応じて処理を行なうものである。キーワード認識技術は、自由な発話の中からのユーザの意図抽出や、音声検索のためのインデクシング作成などに用いられている。
【０００３】
このキーワード認識を実現するための技術が特許文献１に記載されている。特許文献１には、予め定められているキーワードを受理するために生成されるキーワードモデルとキーワード以外の語句を受理するためのガーベッジモデルとを用意し、入力音声との照合の結果から得られたスコアを比較して、キーワードの抽出を行うことが記載されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００５-９２３１０号広報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
現状では、キーワード認識の認識精度はまだ十分ではない。キーワードの誤認識は２つに分けられる。ひとつは、キーワードＡとして発声された音声を誤ってキーワードＢとして認識してしまう誤りである。もうひとつは、キーワードでない入力音声をキーワードとして受理してしまう誤りである。
【０００６】
前者の誤りは、例えば、「羽田空港」や「世田谷高校」の発声に対し、キーワード登録されている「空港」や「高校」のみを抽出するなど、通常の音声認識で登録する辞書エントリーの一部分だけを認識対象とする。このため、類似した語句がキーワードの対象となりやすい。また、キーワードのエントリー数が多いほど類似する語句が増加するため、誤り頻度は増加する。
【０００７】
後者の誤りは、例えば、「調布空港」という発声に対し、キーワード登録されている「調布高校」として認識してしまうなど、キーワードでない音声に対しキーワードであると認識することである。この誤りを防止するために、特許文献１には、類似語を生成している。しかし、キーワード内の類似した語が含まれているような場合には解決できない。また、キーワード外の語句を追加したために、キーワードの発話がキーワード外の語句として誤認識される危険性も生じる。
【０００８】
本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたものであり、キーワード認識における誤認識を減少させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は上記の目的を達成するためになされたもので、認識すべき語彙として定められているキーワードのうち、互いに類似しないものを記憶装置に記憶しておき、入力された音声が互いに類似しないキーワードである場合、第１の処理を実行し、入力された音声が互いに類似するキーワードである場合、第２の処理を実行することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、入力された音声に含まれる単語であるキーワードを認識するための、コンピュータ実行可能な音声認識プログラムにおいて、複数のキーワードを、互いに音韻的に類似するキーワードが含まれない第１のキーワード群と、該第１のキーワード群に含まれないキーワードである第２のキーワード群とに分類して記憶する記憶手段、を有する前記コンピュータに、入力された音声に含まれる少なくとも１つの前記キーワードを認識するキーワード認識ステップと、前記認識されたキーワードが前記第１のキーワード群に含まれる場合、第１の処理を実行する第１の処理実行ステップと、前記認識されたキーワードが前記第２のキーワード群に含まれる場合、第２の処理を実行する第２の処理実行ステップと、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の技術によれば、キーワード認識における誤認識を減少させることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。
【００１３】
＜第１の実施形態＞
まず、第１の実施形態を説明する。
【００１４】
図１は、音声認識処理装置１の構成例である。音声認識処理装置１は、第１の実施の形態のキーワード認識を用いた音声インタフェースを実現する。
【００１５】
音声認識処理装置１は、例えば、ナビゲーションシステムや携帯端末、ＣＴＩ（Computer Telephony Integration）システム等の情報処理装置である。音声認識処理装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、メモリ１０２、２次記憶装置１０３、入力装置１０４、出力装置１０５、通信インタフェース１０６等を有する。ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、２次記憶装置１０３、入力装置１０４、出力装置１０５、通信インタフェース１０６等はバス１０７により接続されている。
【００１６】
２次記憶装置１０３には、キーワードモデル１６１、コンフュージョンマトリクス１６４、ガーベッジモデル１６５等が格納されている。
【００１７】
キーワードモデル１６１は、抽出すべきキーワードの音声の音響モデル系列である。なお、本実施形態の特徴として、キーワードモデル１６１は、キーワードクラスＡ１６２、キーワードクラスＢ１６３の２つに分けられている。キーワードクラスＡ１６２は、互いに類似しないキーワードが含まれている。キーワードクラスＢ１６３は、キーワードモデル１６１内のキーワードのうちキーワードクラスＡ１６２に含まれていないキーワードが含まれる。従って、キーワードクラスＢ１６３には、互いに類似するキーワードも含まれている。
【００１８】
なお、キーワードクラスＡ１６２、キーワードクラスＢ１６３のデータ構造は任意である。例えば、キーワードクラスＡ１６２、キーワードクラスＢ１６３は、異なるテーブルやデータベース等に格納されていてもよく、また、キーワードクラスＡ１６２、キーワードクラスＢ１６３は、同じテーブルやデータベース等に格納され、各キーワードに付与されたフラグ等によりキーワードクラスＡ１６２、キーワードクラスＢ１６３に分類されていてもよい。
【００１９】
コンフュージョンマトリクス１６４は、複数の音声の各々に対し、同一の音声及び他の音声と一致すると認識される度合いである類似度を格納する。
【００２０】
ガーベッジモデル１６５は、キーワード以外の音声の音響モデル列を格納する。このガーベッジモデル１６５内の音響モデル列は、一般的な音声認識で用いられるものと同じである。
【００２１】
ＣＰＵ１０１は、プログラム（図示略）を実行することにより、クラス分類部１５１、分析部１５２、照合部１５３、判定部１５４、処理実行部１５５、処理実行部Ａ１５６、処理実行部Ｂ１５７等を実現する。
【００２２】
クラス分類部１５１は、コンフュージョンマトリクス１６４から、キーワードクラスＡ１６２、キーワードクラスＢ１６３を生成する。分析部１５２は、入力した音声波形を特徴パラメータに変換する。照合部１５３は、分析部１５２で変換された入力音声の特徴パラメータ系列とキーワードモデル１６１およびガーベッジモデル１６５との照合を行い、スコアが最大となるモデルを求める。照合部１５３で行われる照合は、一般的な音声認識で用いられる照合と同じである。判定部１５４は、照合部１５３で得られた結果に基づいて入力音声に含まれるキーワードを判定する。また、判定部１５４は、キーワードがキーワードクラスＡ１６２、キーワードクラスＢ１６３の何れかに該当するキーワードであるかを判定する。
【００２３】
処理実行部１５５は、判定部１５４で検出されたキーワードに基づいて処理を実行する。処理実行部１５５は、処理実行部Ａ１５６、処理実行部Ｂ１５７等を有する。キーワードがキーワードクラスＡ１６２に属するものであれば、処理実行部Ａ１５６が処理を実行する。具体的には、処理実行部Ａ１５６は、認識されたキーワードに応じた処理を実行する。また、キーワードがキーワードクラスＢ１６３に属するものであれば、処理実行部Ｂ１５７が処理を実行する。具体的には、処理実行部Ｂ１５７が、そのキーワードを確認するための情報を出力等する。
【００２４】
入力装置１０４は、例えば、マイクロフォン、キーボード、マウス、スキャナ等である。出力装置１０５は、例えば、ディスプレイ、スピーカ、プリンタ等である。音声認識処理装置１は、通信インタフェース１０６、及び、通信ネットワーク（図示略）を介して、他の通信端末（図示略）等と接続する。
【００２５】
次に、２次記憶装置１０３内の情報について説明する。
【００２６】
まず、キーワードモデル１６１について説明する。
【００２７】
キーワードモデル１６１は、予め登録されている一つ以上のキーワードから生成される音響モデル系列である。ここで用いるキーワードとは、検索クエリやコマンドなど後述する処理実行部１５５での処理に対応づけられて登録されている語句である。音響モデルは特に限定するものではないが、例えば、従来技術のＨＭＭ（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）を用いるとよい。ＨＭＭとは、マルコフモデルに従って遷移する内部状態及び内部状態における観測信号の出現確率分布から構成される確率モデルである。
【００２８】
ここで、音響モデルの例を、図２を参照して具体的に説明する。
【００２９】
図２は、キーワード「駅」に対する音響モデル系列の例である。この例では音響モデルとして３状態のトライフォンＨＭＭを用いている。図２において、ＨＭＭモデル２０１はトライフォン“*/e/k”のモデルである。ＨＭＭモデル２０２は、トライフォン“e/k/i”のモデルである。ＨＭＭモデル２０３は、トライフォン“k/i/*”のモデルである。この３つのＨＭＭモデル２０１〜２０３を連結することで、「駅」というキーワードの音響モデルを構成する。
【００３０】
なお、上述のように、本実施形態では、モデルに登録されているキーワードをキーワードクラスＡ１６２とキーワードクラスＢ１６３に分類しておく。キーワードクラスＡ１６２には音響的に類似しない語句のみが登録されており、キーワードクラスＡ１６２に登録されないキーワードはキーワードクラスＢ１６３に登録する。
【００３１】
次に、コンフュージョンマトリクス１６４について、図３、図４を参照して説明する。
【００３２】
図３は、単語単位のコンフュージョンマトリクス１６４の例である。図３において、コンフュージョンマトリクス１６４は、縦軸３１１、横軸３１２、マトリクス部３１３から成る。縦軸３１１、横軸３１２は、各キーワードの発声である。マトリクス部３１３は、縦軸３１１の発声のキーワードに対し、横軸３１２の発声のキーワードであると認識する確率である。
【００３３】
ここで、「駅」というキーワードの発声の場合の例を説明する。図３のコンフュージョンマトリクス１６４において、縦軸３１１「駅」という発声に対し、正しく横軸３１２「駅」と認識される確率は、マトリクス部３１３「９８．２」パーセントである。また、横軸３１２「高校」と誤って認識してしまう確率は、マトリクス部３１３「０．１」パーセントである。
【００３４】
また、「高校」というキーワードの発声の場合の例を説明する。図３のコンフュージョンマトリクス１６４において、縦軸３１１「高校」という発声に対し、正しく横軸３１２「高校」と認識される確率は、マトリクス部３１３「９０．１」パーセントである。また、横軸３１２「空港」と誤って認識される確率は、マトリクス部３１３「５．１」パーセントである。
【００３５】
次に、他のコンフュージョンマトリクス１６４の例を説明する。
【００３６】
図４は、音素単位のコンフュージョンマトリクスの例である。図４において、コンフュージョンマトリクス１６４は、縦軸４１１、横軸４１２、マトリクス部４１３から成る。縦軸４１１、横軸４１２は、各音素の発声である。マトリクス部４１３は、縦軸４１１の発声の音素に対し、横軸４１２の発声の音素であると認識する確率である。
【００３７】
次に、ガーベッジモデル１６５について説明する。
【００３８】
ガーベッジモデル１６５は、キーワードモデル１６１に登録されているキーワード以外の音声の音響モデルである。音響モデルは特に限定するものではないが、上述のキーワードモデル１６１と同様に、例えば、従来技術のＨＭＭを用いるとよい。
【００３９】
ここで、音響モデルの例を、図５を参照して具体的に説明する。
【００４０】
図５において、ＨＭＭモデル５０１は、中心音素が“a”のモデルである。ＨＭＭモデル５０２は中心音素が“i”のモデルである。ＨＭＭモデル５０３は中心音素が“N”のモデルである。このように、全ての音素に対応するモデルを並列に並べたＨＭＭモデルに対して終端ノード（ＨＭＭモデル５０５）から始端（ＨＭＭモデル５０４）へのループ（ＨＭＭモデル５０６）を作ることで、あらゆる音素系列の組み合わせをＨＭＭモデル化する。
【００４１】
次に、音声認識処理装置１の動作例を、図６を参照して説明する。
【００４２】
音声データは、マイクロフォン等の入力装置１０４、通信インタフェース１０６等から音声認識処理装置１に入力される。音声認識処理装置１のクラス分類部１５１は、音声データの入力を受け付けると（Ｓ６０１）、キーワードモデル１６１のキーワードをキーワードクラスＡ１６２、キーワードクラスＢ１６３に分類する（Ｓ６０２）。そのために、例えば、クラス分類部１５１は、キーワードモデル１６１内のキーワードを１つ選択し、そのキーワードが、他のキーワードと誤認識される率が所定閾値未満であるものをキーワードクラスＡ１６２とし、所定閾値以上であるものをキーワードクラスＢ１６３とする。
【００４３】
この具体的例を、図３の場合を例にして説明する。ここでは、判定基準の閾値が４パーセントである場合の例を説明する。
【００４４】
例えば、キーワード「駅」の場合を説明する。図３のコンフュージョンマトリクス１６４の場合、「駅」というキーワードに対し、他の単語と誤認識してしまう確率は全て４％以下である。従って、クラス分類部１５１は、キーワード「駅」をキーワードクラスＡ１６２に分類する。
【００４５】
また、キーワード「高校」の場合の例を説明する。図３のコンフュージョンマトリクス１６４の場合、「高校」というキーワードが、「空港」というキーワードに誤認識される可能性は５．１％である。従って、クラス分類部１５１は、キーワード「高校」をキーワードクラスＢ１６３に分類する。
【００４６】
図４に一例を示すコンフュージョンマトリクス１６４の場合、クラス分類部１５１は、キーワードを構成する各音素に対して上述の図３の場合と同じ処理を行なうので、その詳細な説明は省略する。
【００４７】
図６において、分析部１５２は、入力した音声波形を特徴パラメータに変換する（Ｓ６０３）。この分析部１５２による変換処理は従来技術の音声認識と同じである。即ち、特徴パラメータは、音声信号を短期間（数十ｍｓ）毎に分割し、その区間の信号をＭＦＣＣ（Mel frequency cepstrum coefficient）等に変換した多次元ベクトル量である。従って、分析部１５２は、多次元ベクトルとして表される特徴ベクトルの時系列データを取得する。
【００４８】
照合部１５３は、分析部１５２で変換された入力音声の特徴パラメータ系列とキーワードモデル１６１およびガーベッジモデル１６５との照合を行い、スコアが最大となるモデルを求める（Ｓ６０４）。この照合部１５３で行われる照合処理は、従来技術の音声認識と同じである。例えば、照合部１５３は、特徴パラメータ系列とキーワードモデル１６１内のモデルとの類似性をスコアとして算出する。また、照合部１５３は、特徴パラメータ系列とガーベッジモデル１６５内のモデルとの類似性をスコアとして算出し、スコアの高いものを選択する。なお、通常、ガーベッジモデルを含む照合では、ガーベッジモデルのスコアにペナルティーをつけることで、キーワードモデルとガーベッジモデルとのスコアバランスを調節するのが一般的である。
【００４９】
判定部１５４は、照合部１５３で得られた結果に基づいて、スコアが最大となるモデルがキーワードクラスＡ１６２であるか否か判定する（Ｓ６０５）。
【００５０】
Ｓ６０５の判定の結果、スコアが最大となるモデルがキーワードクラスＡ１６２内のキーワードのモデルである場合、判定部１５４は、処理実行部１５５に、そのキーワードにより定まる処理の実行を指示する。処理実行部１５５は、そのキーワードに基づいて処理を実行する（Ｓ６０６）。具体的には、例えば、処理実行部１５５の処理実行部Ａ１５６は、認識されたキーワードに対応した処理を実行する。この処理は、例えば、予め、記憶音声認識処理装置１０２に、認識されたキーワードと、そのキーワードを認識した場合に実行する処理又はアプリケーション等とを対応付けたテーブル（図示略）を記憶しておき、処理実行部１５５は、そのテーブルを参照して実行する処理又は実行するアプリケーション等を決定してもよい。
【００５１】
具体的には、例えば、キーワード「メール」が認識された場合、処理実行部Ａ１５６は、予め「メール」とのキーワードに対応づけられている「メールアプリケーション」を実行する。また、全国施設名称の検索タスクでは、限られた計算リソースで大量なデータを検索する必要があるため、施設名称をカテゴリー毎に分類することで検索対象を絞り込むことで処理効率を図ることが多い。この場合、キーワード「高校」が認識されると、検索対象のカテゴリーが「高校」に絞り込まれる。
【００５２】
一方、Ｓ６０５の判定の結果、スコアが最大となるモデルがキーワードクラスＡ１６２内のキーワードのモデルでない場合、判定部１５４は、スコアが最大となるモデルがキーワードクラスＢ１６３内のキーワードのモデルであるか否か判定する（Ｓ６０７）。
【００５３】
Ｓ６０８の判定の結果、スコアが最大となるモデルがキーワードクラスＢ１６３内のキーワードのモデルでない場合、判定部１５４は、処理を終了する。
【００５４】
Ｓ６０８の判定の結果、スコアが最大となるモデルがキーワードクラスＢ１６３内のキーワードのモデルである場合、判定部１５４は、処理実行部１５５に処理の実行を指示する。処理実行部１５５は、認識したキーワードの正否を確認する（Ｓ６０８）。そのために、処理実行部１５５の処理実行部Ｂ１５７は、スコアが最大となるモデルのキーワードを、ディスプレイやスピーカ等の出力装置１０５、又は、通信インタフェース１０６から通信端末等に出力し、ユーザに確認を要求する。ユーザは、入力装置１０４、又は、通信端末の入力装置（図示略）を用いて、そのキーワードが正しいか否かを示す情報を音声認識処理装置１に入力する。
【００５５】
ここで、認識したキーワードの正否を確認するためにディスプレイに表示される画面例を、図７を参照して説明する。図７において、画面７０１は、認識したキーワードを確認するために、音声認識処理装置１から出力された情報に基づき表示される例である。ユーザは、入力装置を用いて、ラジオボタン７１１、ラジオボタン７１２の何れかをチェック等して、表示されているキーワードが正しいか否かを示す。なお、画面７０１の例では、表示されているキーワードが正しくない場合、ユーザは、領域７１３に正しいキーワードを入力する。ユーザがボタン７１４を押下等すると、キーワードの正否を示す情報、正しいキーワード等が音声認識処理装置１に入力される。
【００５６】
なお、処理実行部Ｂ１５７は、認識したキーワードと類似したキーワードを複数提示して、ユーザに選択させてもよく、また、認識結果に対する信頼度スコアを算出等してもよい。認識したキーワードと類似したキーワードを複数提示するために、処理実行部Ｂ１５７は、コンフュージョンマトリクス１６４から、認識したキーワードと誤認識される確率が所定閾値以上の単語を選択し、この単語を、認識したキーワードと共に出力等してもよい。また、認識結果に対するスコアを算出等するために、上述の照合部１５３の処理により算出されたモデル毎のスコアと任意の数式とから信頼度スコアを算出する。処理実行部Ｂ１５７は、キーワードを、信頼度スコアの上位から任意の数選択し、この信頼度スコアとキーワードとを出力しても良い。
【００５７】
図６に戻り、処理実行部Ｂ１５７は、正しいキーワードを取得すると、そのキーワードを用いた処理を行なう（Ｓ６０９）。この処理は任意でよく、上述のＳ６０６のよりのように、認識されたキーワードに応じて定まる処理でもよく、また、上述のキーワード確認の際にユーザに指定された処理等でもよい。
【００５８】
なお、処理実行部Ｂ１５７は、認識されたキーワードに対応した処理を行う代わりに、認識されたキーワードクラスに対応した処理を行ってもよい。この具体例を、上述した検索タスクの場合で説明する。上述した検索タスクにおいて、キーワードに対応した処理では、認識されたキーワードに基づいて検索対象のカテゴリーが絞り込まれる。例えば、キーワード「高校」が認識された場合、検索カテゴリーが「高校」に絞り込まれる。この時、認識されたキーワード「高校」が「空港」という発話が誤って認識されたとすると、検索カテゴリーの絞込みは失敗する。このため、認識されたキーワードがキーワードクラスＢ１６３に属する場合には、認識されたキーワードに基づく検索カテゴリーの絞込みは行わず、キーワードクラスＢ１６３に属する全キーワードの論理和（ｏｒ）で検索カテゴリーを絞り込む。絞込みの制約が緩すぎて検索対象が多すぎる場合には、例えば、「都道府県を指定してください」などキーワードで設定されるジャンル以外の質問をすることによって、再度検索対象の絞り込みを行うことも可能である。
【００５９】
このように、キーワードクラスＡ１６２に属するキーワードに関しては、お互いに類似するエントリーが存在しないので、誤ったキーワードを認識してしまう可能性は低い。そのため、認識結果を信頼し、ユーザへの確認なしに処理を実行しても、ユーザの意図に反した処理を実行してしまう危険性は少ない。反面、キーワードクラスＢ１６３に属するキーワードに関しては、お互いに類似するエントリーが存在する可能性がある。従って、処理実行部Ｂ１５７では、認識されたキーワード如何にかかわらず、認識結果の確認や全キーワードジャンルでの検索等を行うことで、仮にキーワード認識に誤りがあった場合でも、ユーザの意図に反する処理を実行することはない。
＜第２の実施形態＞
次に、第２の実施形態を説明する。第２の実施形態は、定められたキーワードを含むサブセット辞書を作成し、認識されたキーワードを含む語彙をサブセット辞書から選択する点が、上述の第１の実施形態とは異なる。なお、ここでは、１つ以上の単語を含む言葉を語彙という。
【００６０】
以下で説明する第２の実施形態は、上述の第１の実施形態と一部同じであるので、同じ構成に対しては同じ符号を付与して説明を省略し、異なる構成のみ詳細に説明する。
【００６１】
音声認識処理装置８０１の構成例を、図８を参照して説明する。
【００６２】
第２の実施形態の音声認識処理装置８０１は、第１の実施形態の音声認識処理装置１の処理実行部１５５の換わりに、音声再認識部８１１を有する。また、メイン辞書８５１、サブセット辞書Ａ８５２、サブセット辞書Ｂ８５３、音階モデル８５４等をさらに有する。
【００６３】
メイン辞書８５１は、音声認識処理装置８０１の認識対象音声を格納する。サブセット辞書Ａ８５２、サブセット辞書Ｂ８５３は、後述する処理により生成される。音階モデル８５４は、メイン辞書８５１内の語彙の音響モデルを格納する。
【００６４】
音声再認識部８１１は、分析部１５２、照合部１５３、判定部１５４で認識されたキーワードに基づき、分析部１５２で生成された特徴ベクトル系列に対して音声の認識を行う。音声再認識部８１１は、再認識部Ａ８１２、再認識部Ｂ８１３等を有する。
【００６５】
再認識部Ａ８１２は、認識されたキーワードがキーワードクラスＡ１６２に属するモデルのキーワードである場合に、そのキーワードを含む言葉を認識する。再認識部Ａ８１２は、辞書生成部８２１、照合部８２２、判定部８２３等を有する。辞書生成部８２１は、分析部１５２、照合部１５３、判定部１５４で認識されたキーワードと、メイン辞書８５１とから、サブセット辞書Ａ８５２に格納するサブセットを生成する。照合部８２２は、サブセット辞書Ａ８５２と音階モデル８５４とを用いて、入力した特徴ベクトル系列との照合を行いスコア出力する。判定部８２３は、照合スコアが最大となる仮説を探索することで入力音声の認識結果を求める。
【００６６】
再認識部Ｂ８１３は、認識されたキーワードがキーワードクラスＢ１６３に属するモデルのキーワードである場合に、そのキーワードを含む語彙を認識する。再認識部Ｂ８１３は、辞書生成部８３１、照合部８３２、判定部８３３等を有する。辞書生成部８３１は、キーワードクラスＢ１６３と、メイン辞書８５１とから、サブセット辞書Ｂ８５３に格納するサブセットを生成する。照合部８３２は、サブセット辞書Ｂ８５３と音階モデル８５４とを用いて、入力した特徴ベクトル系列との照合を行いスコア出力する。判定部８３３は、照合スコアが最大となる仮説を探索することで入力音声の認識結果を求める。
【００６７】
次に、図９を参照して動作例を説明する。
【００６８】
音声データは、マイクロフォン等の入力装置１０４、通信インタフェース１０６等から音声認識処理装置１に入力される。音声認識処理装置８０１のクラス分類部１５１は、音声データの入力を受け付けると（Ｓ９０１）、モデル１６１のキーワードをキーワードクラスＡ１６２、キーワードクラスＢ１６３に分類する（Ｓ９０２）。この処理は、上述のＳ６０１、Ｓ６０２と同じである。
【００６９】
音声認識処理装置８０１の分析部１５２は、音声データの入力を受け付けると、入力した音声波形を特徴パラメータに変換する（Ｓ９０３）。この分析部１５２による変換処理は、上述のＳ６０３と同じである。
【００７０】
照合部１５３は、分析部１５２で変換された入力音声の特徴パラメータ系列とキーワードモデル１６１およびガーベッジモデル１６５との照合を行い、スコアが最大となるモデルを求める（Ｓ９０４）。この処理は、上述のＳ６０４と同じである。
【００７１】
判定部１５４は、照合部１５３で得られた結果に基づいて、スコアが最大となるモデルがキーワードクラスＡ１６２であるか否か判定する（Ｓ９０５）。この処理は、上述のＳ６０５と同じである。
【００７２】
Ｓ９０５の判定の結果、スコアが最大となるモデルがキーワードクラスＡ１６２内のキーワードのモデルである場合、判定部１５４は、再認識部Ａ８１２に処理実行を指示する。再認識部Ａ８１２の辞書生成部８２１は、認識したキーワードと、メイン辞書８５１とから、サブセット辞書Ａ８５２を生成する（Ｓ９０６）。具体的には、例えば、辞書生成部８２１は、メイン辞書８５１から、認識したキーワードを含む語彙を抽出し、サブセット辞書Ａ８５２に格納する。
【００７３】
ここで、Ｓ９０６の処理の例について、図１０を参照して具体的に説明する。
【００７４】
図１０において、メイン辞書８５１には、「厚木市役所」、「厚木高校」、「井の頭公園」、「砧公園」、「京都大学」、「国分寺駅」、「国分寺市役所」、「草津温泉」、「世田谷公園」、「世田谷美術館」、「世田谷高校」、「東京駅」、「品川駅」、「羽田空港」の１４個の語彙が登録されている。ここで、キーワードとして「公園」が認識された場合の例を説明する。
【００７５】
辞書生成部８２１は、メイン辞書８５１に登録されている単語のうち、「公園」を含む語彙「井の頭公園」、「砧公園」を抽出し、サブセット辞書Ａ８５２として格納する。このとき、辞書生成部８２１は、表記である「公園」のみだけではなく、音素列「コウエン」を含む語彙（例えば「公演」、「後援」、「講演」等）を選択してもよい。
【００７６】
図９において、照合部８２２は、サブセット辞書Ａ８５２と音階モデル８５４とを用いて、入力した特徴ベクトル系列との照合を行い、スコアを算出する（Ｓ９０７）。この処理は、上述のＳ６０４と同じである。
【００７７】
判定部８２３は、照合スコアが最大となる語彙を決定する（Ｓ９０８）。この処理は、上述のＳ６０４と同じである。
【００７８】
一方、Ｓ９０５の判定の結果、スコアが最大となるモデルがキーワードクラスＡ１６２内のキーワードのモデルでない場合、判定部１５４は、スコアが最大となるモデルがキーワードクラスＢ１６３であるか否か判定する（Ｓ９０９）。この処理は、上述のＳ６０８と同じである。
【００７９】
Ｓ９０９の判定の結果、スコアが最大となるモデルがキーワードクラスＢ１６３内のキーワードのモデルでない場合、処理を終了する。
【００８０】
Ｓ９０９の判定の結果、スコアが最大となるモデルがキーワードクラスＢ１６３内のキーワードのモデルである場合、判定部１５４は、再認識部Ｂ８１３に処理実行を指示する。再認識部Ｂ８１３の辞書生成部８３１は、キーワードクラスＢ１６３と、メイン辞書８５１とから、サブセット辞書Ｂ８５３を生成する（Ｓ９１０）。具体的には、例えば、辞書生成部８２１は、メイン辞書８５１から、キーワードクラスＢ１６３内のキーワードを含む語彙を抽出し、サブセット辞書Ｂ８５３に格納する。
【００８１】
Ｓ９１０の具体例を、図１１を参照して説明する。
【００８２】
図１１において、メイン辞書８５１には、「厚木市役所」、「厚木高校」、「井の頭公園」、「砧公園」、「京都大学」、「国分寺駅」、「国分寺市役所」、「草津温泉」、「世田谷公園」、「世田谷美術館」、「世田谷高校」、「東京駅」、「品川駅」、「羽田空港」の１４個の語彙が登録されている。また、キーワードクラスＢ１６３には、「高校」、「温泉」、「空港」の語彙が登録されているものとする。
【００８３】
辞書生成部８３１は、メイン辞書８５１の単語の中から、キーワードクラスＢ１６３内の何れかのキーワードが含まれる単語をサブセット辞書Ｂ８５３に登録する。図１１の例では、サブセット辞書に登録される単語は、「厚木高校」、「草津温泉」、「世田谷高校」、「羽田空港」の４単語である。
【００８４】
図９において、照合部８３２は、サブセット辞書Ｂ８５３と音階モデル８５４とを用いて、入力した特徴ベクトル系列との照合を行い、スコアを算出する（Ｓ９１１）。この処理は、上述のＳ６０４と同じである。具体的には、例えば、上述の図１１の場合、照合部８３２は、「高校」、「温泉」、「空港」のいずれのキーワードが認識された場合にも、「厚木高校」、「草津温泉」、「世田谷高校」、「羽田空港」の４単語で構成されるサブセット辞書Ｂ８５３を用いて音声を認識する。
【００８５】
判定部８３３は、照合スコアが最大となる語彙を決定する（Ｓ９１２）。この処理は、上述のＳ６０４と同じである。
【００８６】
判定部８２３、判定部８３３は、照合スコアが最大となる語彙を、出力装置１０５、通信インタフェース１０６に出力する（Ｓ９１３）。なお、照合スコアが最大となる語彙を、図示しないプログラムによる処理に用いてもよい。この処理とは、例えば、上述の第１の実施形態で説明した処理実行部Ａ１５６、処理実行部Ｂ１５７等による処理を同じでもよい。
【００８７】
第２の実施形態では、上述のように、キーワードに基づいたサブセット辞書を用いて音声認識をおこなうことで、メイン辞書を用いた音声認識にくらべて、少ない計算量、メモリ量での処理が可能となる。
【００８８】
また、キーワードクラスＡ１６２は、予め音韻系列が類似しているキーワードが混在しないように設計しているのに対し、キーワードクラスＢ１６３には、「高校」と「空港」のように音韻系列が類似しているために認識誤りしやすいキーワードが含まれている可能性がある。しかし、キーワードクラスＢ１６３では、認識したキーワードによらずにサブセット辞書Ｂ８５３を作成しているため、誤認識を低減させることが可能となる。即ち、例えば、「厚木高校」の発声に対してキーワードを誤って「空港」と認識してしまったとしても、サブセット辞書Ｂ８５３には「厚木高校」のエントリーが含まれているため、正しい認識結果を得ることができる。
【００８９】
また、キーワードクラスＡ１６２には、音韻的に類似したキーワードが共存することがないため、誤ったキーワードに基いてサブセット辞書を生成する可能性は少ない。また、キーワードクラスＢのキーワードに関しては、たとえキーワード認識が誤っているとしても、キーワードに依存しないサブセット辞書を用いることで、正しい認識結果を得ることが可能となる。
【００９０】
また、サブセット辞書を作成し、この辞書から、認識すべき音声を特定する。従って、認識すべき音声が、例えば、「厚木高校」のように、地名や人名等の様々なパターンが考えられる名詞と、一般名詞との組み合わせから成るような場合に、特に有効である。
【００９１】
以上、この発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【００９２】
例えば、上述の実施形態では、音声認識処理装置がコンフュージョンマトリクスから類似する語彙を分類するものとしたが、これに限られるわけではない。例えば、キーワードクラスＡ、キーワードクラスＢへの分類は、設計者が恣意的に分類してもよく、また、任意の判定基準に基づいて分類してもよい。
【００９３】
また、サブセット辞書の生成タイミングは任意である。例えば、予め生成され記憶されていてもよく、また、キーワードが認識される毎、所定時間毎、設計者による指示が入力された場合等に作成してもよい。また、複数のサブセット辞書を事前に作成しておき、与えられたキーワードに応じて、作成済みのサブセット辞書の中から適切な辞書を選択するようにしてもよい。
【００９４】
また、サブセット辞書の別の作成法として、キーワードクラスＡ１６２に属するキーワードをまったく含まない単語を対象としてサブセット辞書を作成してもよい。この一例を図１２を参照して説明する。図１２において、キーワードクラスＡ１６２に属するキーワード１２０１は、「駅」、「公園」、「市役所」の３つである。メイン辞書８５１の語彙のうち、これらのキーワードを含む語彙１２０２を除外すると、残りの単語は、「厚木高校」、「京都大学」、「草津温泉」、「世田谷美術館」、「世田谷高校」、「羽田空港」の６単語である。サブセット辞書Ｂ８５３には、この６単語を登録する。以降の処理は、上述と同じである。
【図面の簡単な説明】
【００９５】
【図１】第１の実施形態の音声認識処理装置の構成例を示す図である。
【図２】音声モデルを説明するための図である。
【図３】同実施形態において、コンフュージョンマトリクスの一例を示すための図である。
【図４】同実施形態において、コンフュージョンマトリクスの一例を示すための図である。
【図５】音声モデルを説明するための図である。
【図６】同実施形態において、動作例を示す図である。
【図７】同実施形態において、画面例を示す図である。
【図８】第２の実施形態の音声認識処理装置の構成例を示す図である。
【図９】同実施形態において、動作例を示す図である。
【図１０】同実施形態において、サブセット辞書を生成する動作例を説明するための図である。
【図１１】同実施形態において、サブセット辞書を生成する動作例を説明するための図である。
【図１２】同実施形態において、サブセット辞書を生成する動作例を説明するための図である。
【符号の説明】
【００９６】
１：音声認識処理装置、１０１：ＣＰＵ、１０２：メモリ、１０３：２次記憶装置、１０４：入力装置、１０５：出力装置、１０６：通信インタフェース、１５１：クラス分類部、１５２：分析部、１５３：照合部、１５４：判定部、１５５：処理実行部、１５６：処理実行部Ａ、１５７：処理実行部Ｂ、１６１：キーワードモデル、１６２：キーワードクラスＡ、１６３：キーワードクラスＢ、１６４：コンフュージョンマトリクス、１６５：ガーベッジモデル、８０１：音声認識処理装置、８１１：音声再認識部、８１２：再認識部Ａ、８１３：再認識部Ｂ、８２１：辞書生成部、８２２：照合部、８２３：判定部、８３１：辞書生成部、８３２：照合部、８３３：判定部、８５１：メイン辞書、８５２：サブセット辞書Ａ、８５３：サブセット辞書Ｂ、８５４：音階モデル
【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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