(57)【要約】【課題】音声認識装置による認識結果と、それを修正した正解を用いて認識結果の誤り傾向を統計的に学習し、将来における音声認識の認識誤りを削減する。【解決手段】音声認識装置は、入力音声に対して出力された複数の正解候補それぞれについて、尤もらしさを評価するスコアを算出し、スコアが最も高いものを音声認識結果とする。修正装置は、オペレータの操作に基づいて音声認識結果を正解に修正し、誤り傾向学習装置は、音声認識結果の誤り傾向を、音声認識装置の出力する正解候補および修正装置から得られた正解に基づいて統計的に学習し、誤り修正モデルを生成する。音声認識装置は、生成された誤り修正モデルを用いて尤もらしさの評価のスコアを変化させ、認識結果の誤りを自動的に修正する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声を音声認識して正解候補を複数出力し、出力した正解候補の中から音声認識結果を選択する音声認識手段と、
前記音声認識手段により選択された音声認識結果に対する修正の入力を受け、当該音声認識結果を修正して前記入力音声に対する正解を出力する修正手段と、
前記音声認識手段により出力された複数の正解候補と、前記修正手段により出力された正解とから統計的に認識誤りの傾向を分析する誤り傾向学習手段とを備え、
前記音声認識手段は、前記誤り傾向学習手段により分析された認識誤りの傾向を修正するための誤り修正モデルを用いて、音声認識結果の選択における誤りを修正する、
ことを特徴とする誤り傾向学習音声認識装置。
【請求項２】
前記誤り修正モデルは、前記音声認識の正解候補及び正解の中に含まれる単語、当該単語の品詞または意味情報、前後の単語列、あるいは、係り受けのうち１以上の情報に基づいて、音声認識結果から正解が選択される確率が最大となるように統計的に算出されることを特徴とする請求項１に記載の誤り傾向学習音声認識装置。
【請求項３】
前記誤り傾向学習手段は、新たな入力音声に対して前記音声認識手段により出力された複数の正解候補と、前記修正手段により出力された当該入力音声の認識結果の正解とから統計的に認識誤りの傾向を分析して前記誤り修正モデルを更新し、
前記音声認識手段は、前記誤り傾向学習手段により更新された誤り修正モデルを用いて、音声認識結果の選択における誤りを修正する、
ことを特徴とする請求項２に記載の誤り傾向学習音声認識装置。
【請求項４】
前記音声認識手段は、実時間で入力音声の音声認識結果を出力することを特徴とする請求項１から請求項３に記載の誤り傾向学習音声認識装置。
【請求項５】
誤り傾向学習音声認識装置として用いられるコンピュータに、
入力音声を音声認識して正解候補を複数出力し、出力した正解候補の中から音声認識結果を選択する音声認識ステップと、
前記音声認識ステップにより選択された音声認識結果に対する修正の入力を受け、当該音声認識結果を修正して前記入力音声に対する正解を出力する修正ステップと、
前記音声認識ステップにより出力された複数の正解候補と、前記修正ステップにより出力された正解とから統計的に認識誤りの傾向を分析する誤り傾向学習ステップとを実行させ、
前記音声認識ステップにおいては、前記誤り傾向学習ステップにより分析された認識誤りの傾向を修正するための誤り修正モデルを用いて、音声認識結果の選択における誤りを修正する処理をコンピュータに実行させる、
ことを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、誤り傾向学習音声認識装置及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識装置が出力する認識結果の言語的な尤もらしさは、統計的言語モデルによって評価される。統計的言語モデルの多くは、音声認識装置において、ある時点で得られた単語の履歴（単語列）から、履歴に接続する単語の確率を求める単語n-gramモデルを用いることが多い。この統計的言語モデルに関しては、たとえば、非特許文献１に記載されている。
統計的言語モデルは、正例のみから構成されたデータ、すなわち日本語として正しく記されたテキストから学習されるため、音声認識における言語的な誤りを排除できない。したがって、ある発話内容に誤認識が含まれているのであれば、類似した発話内容を誤って認識する可能性が高い。
【０００３】
そこで、従来、音声認識を行おうとしている発話内容について、時間的に近い、あるいは関連した話題のテキストを集め、統計的言語モデルを適応化する方法を取ることにより、音声認識の誤りを削減することが行われてきた。非特許文献２には、『過去に出現した単語は再び使われやすい』という情報に基づいて、認識結果に含まれる単語の出現確率を増大させることにより認識率の向上を図る手法について記載されている。また、非特許文献３には、事後確率に基づいて認識結果を選択し、統計的言語モデルの学習に用いる手法について記載されている。
【非特許文献１】北研二，「確率的言語モデル」，東京大学出版会，１９９９年，ｐ．５７−６２
【非特許文献２】クーン及びデ・モリ（R. Kuhn, R. De Mori）,「音声認識のためのキャッシュベース自然言語モデル（A Cache-Based Natural Language Model for Speech Recognition）」，ＩＥＥＥ  トランス  パターン分析及びマシンインテリジェンス（IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence），１９９０年，ｖｏｌ．１２，ｎｏ．６，ｐ．５７０−５８３
【非特許文献３】リカリディ及びハッカニ・チュール（G. Riccaridi and D. Hakkani-Tur），「動的学習：理論と自動音声認識への応用（Active Learning: Theory and Applications to Automatic Speech Recognition）」，ＩＥＥＥ  トランス  音声及びオーディオ（IEEE Trans. on Speech and Audio），２００５年，ｖｏｌ．１３，ｎｏ．４，ｐ．５０４−５１１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
非特許文献２に基づく手法では、認識結果の中には必ずしも正解の単語が含まれているとはかぎらないため、認識結果に含まれる誤り単語の出現確率を増大させる可能性がある。したがって、認識率の改善は限定的である。また、非特許文献３に基づく手法では、人手により正解を与えて言語モデルを学習することは可能だが、音声認識装置の誤り傾向を学習することができない。
【０００５】
一方、実用的なリアルタイム音声認識装置では、多くの場合、音声認識装置の出力結果を人手により修正している。入力音声に対する正解は必ず得られるため、音声認識装置の出力する認識結果と正解とを比較することにより、認識結果の誤り傾向を得ることが可能である。すなわち、音声認識装置の出力する認識結果の単語あるいは単語列の誤りを同定することができる。類似した発話内容を持つ音声が入力された場合、誤り傾向を学習しておけば、再度誤る可能性は少なくなる。
つまり、正解および認識結果から音声認識装置の誤り傾向をとらえ、この情報を音声認識装置にフィードバックすることにより、音声認識誤りを削減できるとともに、修正オペレータの負荷の軽減も期待できる。
【０００６】
本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、その目的は、音声認識装置による認識結果と、それを修正した正解を用いて認識結果の誤り傾向を統計的に学習し、将来における音声認識の認識誤りを削減することができる誤り傾向学習音声認識装置及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明は、上記の課題を解決すべくなされたもので、入力音声を音声認識して正解候補を複数出力し、出力した正解候補の中から音声認識結果を選択する音声認識手段と、前記音声認識手段により選択された音声認識結果に対する修正の入力を受け、当該音声認識結果を修正して前記入力音声に対する正解を出力する修正手段と、前記音声認識手段により出力された複数の正解候補と、前記修正手段により出力された正解とから統計的に認識誤りの傾向を分析する誤り傾向学習手段とを備え、前記音声認識手段は、前記誤り傾向学習手段により分析された認識誤りの傾向を修正するための誤り修正モデルを用いて、音声認識結果の選択における誤りを修正する、ことを特徴とする誤り傾向学習音声認識装置である。
【０００８】
また、本発明は、上述する誤り傾向学習音声認識装置であって、前記誤り修正モデルは、前記音声認識の正解候補及び正解の中に含まれる単語、当該単語の品詞または意味情報、前後の単語列、あるいは、係り受けのうち１以上の情報に基づいて、音声認識結果から正解が選択される確率が最大となるように統計的に算出されることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、上述する誤り傾向学習音声認識装置であって、前記誤り傾向学習手段は、新たな入力音声に対して前記音声認識手段により出力された複数の正解候補と、前記修正手段により出力された当該入力音声の認識結果の正解とから統計的に認識誤りの傾向を分析して前記誤り修正モデルを更新し、前記音声認識手段は、前記誤り傾向学習手段により更新された誤り修正モデルを用いて、音声認識結果の選択における誤りを修正する、ことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、上述する誤り傾向学習音声認識装置であって、前記音声認識手段は、実時間で入力音声の音声認識結果を出力することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、誤り傾向学習音声認識装置として用いられるコンピュータに、入力音声を音声認識して正解候補を複数出力し、出力した正解候補の中から音声認識結果を選択する音声認識ステップと、前記音声認識ステップにより選択された音声認識結果に対する修正の入力を受け、当該音声認識結果を修正して前記入力音声に対する正解を出力する修正ステップと、前記音声認識ステップにより出力された複数の正解候補と、前記修正ステップにより出力された正解とから統計的に認識誤りの傾向を分析する誤り傾向学習ステップとを実行させ、前記音声認識ステップにおいては、前記誤り傾向学習ステップにより分析された認識誤りの傾向を修正するための誤り修正モデルを用いて、音声認識結果の選択における誤りを修正する処理をコンピュータに実行させる、ことを特徴とするコンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、音声認識を行った結果出力される正解候補および正解から音声認識の誤りの傾向を統計的に学習し、学習の結果得られた統計的モデルを用いて音声認識における認識誤りを排除することによって認識率の向上を図ることが可能となり、修正オペレータの負荷を軽減することも可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明の一実施の形態を説明する。
図１は、本実施の一実施の形態による誤り傾向学習音声認識装置の概要を説明するための図である。
誤り傾向学習音声認識装置の備える音声認識装置において、ある入力音声に対して、正解の候補がＮ個得られたとする。これらＮ個の正解候補は、音声認識装置の出力のうち、尤もらしいとされた順にＮ個並べたものであり、同図に示おいて、正解候補は、尤もらしいとされる順に、正解候補１「家族／の／再開／の／日程」、正解候補２「家族／の／最下位／の／日程」、…である。また、Ｎ個のうち、第１番目の正解候補（正解候補１）に基づいて、人手により挿入、置換、脱落の誤りが修正された正解が得られているものとする。ここでは、得られた正解は、「家族／の／再会／の／日程」である。
【００１４】
図１の点線で囲まれた部分（符号Ａ）に着目すると、正解は『再会』であるのに対し、正解候補１では『再開』、正解候補２では『最下位』となっているが、これらはいずれも誤りである。音声認識結果が出力する誤りの傾向とは、『家族／の』という文脈が与えられた場合に、音声認識システムが『再会』を選択せずに『再開』や『最下位』を選択してしまうことを意味する。
誤り傾向の学習とは、該当する文脈が与えられたときに音声認識システムが『再開』『最下位』を選択しないようにすることであり、統計的に『再開』『最下位』を出現しにくくする、または『再会』を出現しやすくすることである。誤り傾向は、正解候補の『正解らしさ』によって評価され、統計的な手段により与えられる。
以下に、本発明の一実施の形態による誤り傾向学習音声認識装置の構成図と、その動作を説明する。
【００１５】
図２は、本発明の一実施の形態による誤り傾向学習音声認識装置１の全体構成を示す図である。音声認識装置１０は、入力音声４０を入力とし、Ｎ個の正解候補を示すデータである正解候補リスト６０を出力する。一般にＮは２００から３００程度である。音声認識装置１０は、音響モデル記憶部２１内に記憶される音響モデルデータである音響モデル２０、言語モデル記憶部３１内に記憶される言語モデルデータである言語モデル３０、誤り修正モデル記憶部９１内に記憶される誤り修正モデルデータである誤り修正モデル９０を用い、各正解候補について尤もらしさを判断するためのスコアを算出し、この算出したスコアに基づいて、入力音声４０に対して尤もらしい正解候補を決定する。すなわち、音声認識装置１０は、音響モデル２０、言語モデル３０および誤り修正モデル９０を用いて各モデルのスコアの和が最も高くなるような単語列を探索し、スコアの上位Ｎ個の正解候補を正解候補リスト６０として出力する。音響モデル２０、言語モデル３０には、既存の任意のモデルを使用することができる。
【００１６】
ここで、正解候補の１つをｗとすると、音声認識装置１０は、そのスコアｇ（ｗ）を以下の（式１）のように計算する。
【００１７】
【数１】
2008216341.tif 000003
【００１８】
上記において、ｆ０（ｗ）は音響モデルのスコア、ｆ１（ｗ）は言語モデルのスコアである。入力音声をｘとすると、音響スコアは、統計的音響モデルから得られる確率Ｐ（ｘ｜ｗ）を対数に変換したスコアである。また、言語スコアは、統計的言語モデルにより得られる確率Ｐ（ｗ）を対数に変換したスコアである。これは、以下に基づく。つまり、ベイズの定理より、入力音声ｘが発生したときに正解候補ｗが得られる事後確率Ｐ（ｗ｜ｘ）＝Ｐ（ｘ｜ｗ）・Ｐ（ｗ）／Ｐ（ｘ）となる。Ｐ（ｘ）は確率１であるので、両辺の対数をとると、右辺はｌｏｇＰ（ｘ｜ｗ）＋ｌｏｇＰ（ｗ）となり、これらの項のそれぞれ重み付けがλ０、λ１である。
（式１）のλ０、λ１は定数であり、事前に決めておく。（式１）におけるｇｅｃ（ｗ）が誤り修正モデルのスコアとなり、ｇ（ｗ）スコアが高いほど尤もらしいと判断される。
【００１９】
修正装置５０では、音声認識装置１０から出力される正解候補リスト６０で示されるＮ個の正解候補の中の第１位の認識結果に対して、入力手段（図示せず）を用いた人手による修正の入力を受け、この修正に基づいて生成した正解の音声認識結果を示す正解データ７０を出力する。
誤り傾向学習装置８０では、正解候補リスト６０の示すＮ個の正解候補、および、正解データ７０の示す正解から、音声認識装置１０における誤り傾向を学習する。誤り傾向学習装置８０における誤り修正モデルの作成方法について、図３を用いて説明する。
【００２０】
図３は、誤り傾向学習装置８０の動作フローを示す図である。誤り傾向学習装置８０における誤り修正モデルの作成は、重み初期化ステップ（Ｓ１００）および重み更新ステップ（Ｓ１１０）の２つの手順から構成される。重み初期化ステップ（Ｓ１００）は、あらかじめ蓄積された大量の正解候補と正解から誤り修正モデルの重みを推定することを目的とする。重み更新ステップ（Ｓ１１０）は、重み初期化ステップ（Ｓ１００）により得られた誤り修正モデルを、新たに音声認識装置１０から入力された正解候補および正解を用いて更新することを目的とする。
【００２１】
重み初期化ステップ（Ｓ１００）について、図４を用いて説明する。
図４は、重み初期化ステップにて動作する誤り傾向学習装置８０内の機能ブロック図である。
誤り修正モデルのスコアは、（式１）において、ｇｅｃ（ｗ）として与えられているが、これを、以下の（式２）のように定める。
【００２２】
【数２】
2008216341.tif 000004
【００２３】
誤り修正モデルは、上式における関数ｆｉ（ｗ）（ｉ＝２，３，…，Ｉ）の線形和として定義される。ここでｆｉ（ｗ）（ｉ＝２，３，…，Ｉ）は素性関数とよばれ、認識結果（正解候補）ｗにおける誤り傾向を表現するためのルールであり、あらかじめ誤り傾向学習装置８０内に保持される。素性関数は、ある事象（ここでは、正解候補ｗ）がその傾向（特徴）を持つときに０以外の実数を返すものであり、一例としては、その傾向（特徴）の観測数を表す。これらルールは、正解候補内の単語および該当する品詞や意味情報、単語列（文脈）、係り受けなどの文法情報に基づいて定められる。λｉは素性関数に関する重みであり、ｆｉがどれだけ重要であるかを示すものである。λｉは、後述の学習手順により求められる。
素性関数に用いられる規則には、例えば、次のようなものがある。
【００２４】
規則１：ｗに含まれる『家族／の／再会』という単語列の個数（ｆ2とおく）
規則２：ｗの文節係り受けで、『家族』を含む文節が『再会』を含む文節への係り受けである個数（ｆ3とおく）
【００２５】
規則１の素性関数は、正解候補ｗにおける文脈『家族／の／再会』の出現頻度を表す。また、規則２の素性関数は、正解候補ｗについて、規則２が成立するのであれば、その個数を返し、それ以外では０を返す。
素性抽出部１３０では、正解候補・正解１２０、すなわち、あらかじめ音声認識装置１０から出力された正解候補リスト６０で示される大量の正解候補および修正装置５０により出力された正解を用いて、上記のルールに合致する素性を抽出する。
そして、初期重み学習部１４０では、抽出された素性関数に基づいて、その重みを決定する。重みを決定するためには、例えば、次の（式３）のような目的関数を考える。
【００２６】
【数３】
2008216341.tif 000005
【００２７】
ここで、ｗｍ，０は第ｍ番目の入力音声４０に対する正解文を指し、ｗｍ，ｎは第ｍ番目の入力音声４０に対する音声認識のｎ番目の正解候補を表す。上の目的関数は、入力音声ｘｍに対する正解文の条件付き確率ｑ（ｗ｜ｘ）を以下の（式４）のように定めたときの対数尤度の和に基づく。
【００２８】
【数４】
2008216341.tif 000006
【００２９】
ただし、上式のＺ（ｘｍ）は正規化項であり、以下の（式５）のように示される。
【００３０】
【数５】
2008216341.tif 000007
【００３１】
つまり、（式３）においては、正解候補１、２、…、Ｎの各スコアｇ（ｗ）を合計した全体の中で、正解候補のスコアｇ（ｗ）がどれくらいを占めているのかの割合（（式４）に示す条件付き確率）を、それぞれの入力音声ｘｍ（ｍ＝１〜Ｍ）について算出して対数をとり（対数尤度）、Ｍ個の入力音声ｘｍ全てについて加算して損失関数としている。なお、ｅｘｐの部分は、対数を落とすためのものである。ｌｏｇの真数である条件付き確率は全体に占める割合のため１以下であり、ｌｏｇの値は負となるため、全体に負の符号をつけて正の値に戻している。割合が１に近くなるほどｌｏｇの値は０に近くなるため、Ｌｌｏｇが最も小さくなるようにすれば、全体において正解の占める割合が大きくなる。
【００３２】
また、別の目的関数として、第ｍ番目の文章に対する単語正解精度の期待値に基づく関数Ｌａｃｃを以下の（式６）のように定めてもよい。
【００３３】
【数６】
2008216341.tif 000008
【００３４】
上式において、Ａｃｃ（ｗｍ，ｎ）は正解候補ｗｍ，ｎに対する単語正解精度を表す。単語正解精度は（正解単語数−挿入誤単語数）／（総単語数）×１００により求められる。
挿入誤単語数は、挿入あるいは置き換えを行った単語の数である。例えば、図１に示す例の場合、単語数は５であり、正解の場合は、単語正解精度１００％となる。また、認識結果１、２は、１単語「再開」あるいは「最下位」を「再会」に置き換えるため、挿入誤単語数は「１」であり、単語精度は（５−１）／５＝８０％となる。また、例えば、正解を「家族との再会の日程」であった場合、認識結果１に「と」を挿入し、「再開」を「再会」に置き換えるため挿入誤単語数は２となり、認識結果１の単語精度は（５−２）／５＝６０％となる。
【００３５】
つまり、（式６）では、各入力音声ｘｍ（ｍ＝１〜Ｍ）について、正解の条件付確率の期待値を算出して対数をとり、それらを学習データとしてのＭ個の入力音声ｘｍ全てについて加算し、損失関数としている。ｌｏｇの真数は１以下となり、全体に負の符号をつけて正の値に戻しているが、正解が現れる確率が１に近くなるほどｌｏｇの値は０に近くなる。したがって、Ｌａｃｃが最も小さくなるようにすれば、全体において正解が現れる期待値が大きくなる。
【００３６】
上述するように、誤り傾向を反映した誤り修正モデルは、上式の目的関数ＬｌｏｇまたはＬａｃｃを最小化するような重みを持つものである。上の目的関数を最小化する重みを求めるためには、例えば準ニュートン法などを用いる。準ニュートン法は、適当な初期値を与えて解に近い次の値を生成し、その値からまた次の解に近い値を生成することを繰り返し、最終的に最適解に収束させるものである。準ニュートン法の詳細については、文献「W.H. Press et al.，“Numerical Recipes in C”，（訳）丹慶他，pp.313-314，1993.」を参照のこと。
初期重み学習部１４０は、上記手順により求められた重みλｉを持つ初期誤り修正モデル１５０を出力する。この初期誤り修正モデル１５０は、誤り修正モデル９０の初期値として誤り修正モデル記憶部９１に書き込まれる。
【００３７】
次に、図３の重み更新ステップ（Ｓ１１０）について、図５を用いて説明する。
図５は、重み更新ステップにて動作する誤り傾向学習装置８０の構成を示すブロック図である。
ニュースなどを対象とした音声認識では、音声認識結果が時々刻々と得られ、蓄積されていくことが特徴である。そのため、新たに得られた正解候補や正解を用いて初期誤り修正モデルを更新していくことが必要である。
【００３８】
重み更新部１７０は、前回の重み初期化ステップ（Ｓ１００）を実行した後に新たに音声認識装置１０の出力として得られた正解候補および正解１６０と、前回の重み初期化ステップ（Ｓ１００）により新たに得られた初期誤り修正モデル１５０を入力とし、現在の初期誤り修正モデル１５０における重みλｉを更新する。
新たな重みは、最急降下法に基づいて求められる。最急降下法とは、関数の１階微分（傾き）から関数の最小値を探索する方法である。最急降下法の詳細については、文献「R. O. Duda，P. E. Hart and D. G. Stork，“Pattern Classification (2nd edition)”，pp.223-227，2001.」を参照のこと。
最急降下法による重みλｉの更新式は次のとおりとなる。
【００３９】
【数７】
2008216341.tif 000009
【００４０】
ここで、ηは定数であり、事前に定めた値を用いる。また、目的関数Ｌ（Λ）は、（式３）または（式６）に基づいて、新たに得られた正解候補と正解１７０、すなわち、新たに音声認識装置１０から出力された正解候補および修正装置５０により出力されたその正解を用いて算出されたＬｌｏｇまたはＬａｃｃである。
重み更新部１７０は、求めたλｉ’を元のλｉに置き換え、誤り修正モデル９０を更新する。音声認識装置１０は、音響モデル２０、言語モデル３０、誤り修正モデル９０を用いて正解候補の中から正解文を選択する。
【００４１】
正解文を選択する手順を、図６を元に説明する。図６は正解文の選択時に動作する音声認識装置１０の構成を示すブロック図である。
音声認識装置１０では、入力音声４０から、Ｎ個の正解候補１８０を生成する。スコア計算部１９０は、音響モデル２０、言語モデル３０、誤り修正モデル９０を用いて、各正解候補１８０に対して（式１）にしたがって、スコアを計算する。
続いて、正解候補ソート部２００では、スコア計算部１９０で求めたスコアにしたがって、スコアの大きい順に正解候補１８０を並べ替える。正解候補ソート部２００での並べ替えの結果、第１位となった正解候補１８０を音声認識結果２１０とし、音声認識システム１０の出力とする。
なお、通常の一般的なパーソナルコンピュータ等を用いることにより、音声認識装置１０は、上記に示した入力音声４０の入力から音声認識結果２１０の出力までの処理を実時間で行うことができる。
【００４２】
以下に、過去に放映されたニュース（１，２９８文）について上記の実施形態に基づいて音声認識を行い、単語正解精度を求めた。
従来法としてtrigram言語モデルによるリスコアリングを行ったものと比較した結果を表１に示す。
【００４３】
【表１】
2008216341.tif 000010
【００４４】
上述した実施の形態によれば、以下の効果がある。
（ａ）類似する認識誤りを削減し、リアルタイム音声認識システムのようなアプリケーションにおける修正オペレータの負荷を削減する。
（ｂ）誤り傾向モデルは逐次学習回を繰り返して精度を上げていくため、時間経過とともに音声認識システムの認識率が向上していく。
【００４５】
なお、上記においては、音響モデルのスコアの係数λ０、音声認識モデルのスコアの係数λ１とも変化させているが、これらを変化させず、素性関数の係数λｉ（ｉ＝２〜Ｉ）のみを変化させるようにしてもよい。
【００４６】
なお、上述の誤り傾向学習音声認識装置１は内部にコンピュータシステムを有している。そして、誤り傾向学習音声認識装置１の各装置の動作の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータシステムが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＣＰＵ及び各種メモリやＯＳ、周辺機器等のハードウェアを含むものである。
【００４７】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の一実施の形態による誤り傾向学習音声認識装置の概要を説明するための図である。
【図２】同実施の形態による誤り傾向学習音声認識装置の機能ブロック図である。
【図３】同実施の形態による誤り傾向学習装置の動作フローを示す図である。
【図４】同実施の形態による重み初期化ステップに係る誤り傾向学習装置の構成を示すブロック図である。
【図５】同実施の形態による重み更新ステップに係る誤り傾向学習装置の構成を示すブロック図である。
【図６】同実施の形態による音声認識装置の構成を示す図である。
【符号の説明】
【００４９】
１…誤り傾向学習音声認識装置
１０…音声認識装置（音声認識手段）
２０…音響モデル
３０…言語モデル
５０…修正装置（修正手段）
８０…誤り傾向学習装置（誤り傾向学習手段）
９０…誤り修正モデル
１３０…素性抽出部
１４０…初期重み学習部
１７０…重み更新部
１９０…スコア計算部
２００…正解候補ソート部
【図１】
2008216341.tif 000011
【図２】
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【図３】
2008216341.tif 000013
【図４】
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【図５】
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【図６】
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