(57)【要約】【課題】ユーザが認識語彙を発話しているにも関わらず、ユーザの発話が誤って棄却されることを防止しながら、認識単語辞書に格納されている認識語彙が変更された場合であっても、棄却単語辞書を更新する手間と時間を削減することができる音声認識装置、音声認識方法、および、音声認識プログラムを提供する。【解決手段】音声照合部７は、認識対象単語の類似度が第２の閾値よりも大きい場合には、認識対象単語を認識結果として出力し、認識対象単語の類似度が第２の閾値よりも小さい場合には、認識対象単語の類似度が第１の閾値よりも大きく、かつ認識対象単語の類似度が棄却対象単語の類似度よりも大きい場合に、認識対象単語を認識結果として出力する。なお、第１の閾値は、入力音声を棄却するための尺度を示す。第２の閾値は、第１の閾値よりも大きく、認識対象単語を認識結果として出力するための尺度を示す。【選択図】図１
2008129263.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声を発話音声データに変換する音声入力部と、
前記発話音声データを特徴量に変換する音声分析部と、
複数の認識語彙を格納した認識単語辞書と、
複数の棄却語彙を格納した棄却単語辞書と、
前記音声分析部が変換した特徴量を用いて、前記入力音声と前記認識単語辞書に格納されている複数の認識語彙との類似度を算出し、前記音声分析部が変換した特徴量を用いて、前記入力音声と前記棄却単語辞書に格納されている複数の棄却語彙との類似度を算出し、これらの類似度を算出した結果、前記認識語彙の中から最も類似度の高い認識語彙を認識対象単語として抽出し、前記棄却語彙の中から最も類似度の高い棄却語彙を棄却対象単語として抽出する音声照合部と、
前記入力音声を棄却するための尺度となる第１の閾値を格納する第１閾値記憶部と、
前記第１の閾値よりも大きく、前記認識対象単語を認識結果として出力するための尺度となる第２の閾値を格納する第２閾値記憶部とを備え、
前記音声照合部は、
前記認識対象単語の類似度が前記第２の閾値よりも大きい場合には、前記認識対象単語を認識結果として出力し、
前記認識対象単語の類似度が前記第２の閾値よりも小さい場合には、前記認識対象単語の類似度が前記第１の閾値よりも大きく、かつ前記認識対象単語の類似度が前記棄却対象単語の類似度よりも大きい場合に、前記認識対象単語を認識結果として出力することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記音声照合部は、
前記認識対象単語の類似度が前記第１の閾値よりも大きい場合には、前記認識対象単語の類似度が前記第２の閾値よりも小さく、かつ前記認識対象単語の類似度が前記棄却対象単語の類似度よりも小さい場合に、前記入力音声を棄却し、
前記認識対象単語の類似度が前記第１の閾値よりも小さい場合には、前記入力音声を棄却する、請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記認識対象単語の類似度および前記棄却対象単語の類似度の少なくとも１つの類似度を増減するための補正データを格納する補正データ記憶部をさらに備え、
前記音声照合部は、前記補正データに基づいて、前記認識対象単語の類似度および前記棄却対象単語の類似度の少なくとも１つの類似度を増減する、請求項１または２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記第２閾値記憶部は、前記認識語彙毎にそれぞれ対応する第２の閾値が格納されている、請求項１〜３のいずれか一項に記載の音声認識装置。
【請求項５】
棄却語彙数がそれぞれ異なる複数の棄却単語辞書と、
前記認識単語辞書に格納されている認識語彙数に基づいて、複数の前記棄却単語辞書から前記音声照合部による類似度の算出対象となる棄却単語辞書を選択する選択部とをさらに備える、請求項１〜４のいずれか一項に記載の音声認識装置。
【請求項６】
複数の認識語彙を格納した認識単語辞書と、複数の棄却語彙を格納した棄却単語辞書とを備えたコンピュータが、
入力音声を発話音声データに変換する音声入力工程と、
前記発話音声データを特徴量に変換する音声分析工程と、
前記音声分析工程で変換された特徴量を用いて、前記入力音声と前記認識単語辞書に格納されている複数の認識語彙との類似度を算出し、前記音声分析工程で変換された特徴量を用いて、前記入力音声と前記棄却単語辞書に格納されている複数の棄却語彙との類似度を算出し、これらの類似度を算出した結果、前記認識語彙の中から最も類似度の高い認識語彙を認識対象単語として抽出し、前記棄却語彙の中から最も類似度の高い棄却語彙を棄却対象単語として抽出する音声照合工程とを含み、
前記入力音声を棄却するための尺度となる第１の閾値を格納する第１閾値記憶部と、
前記第１の閾値よりも大きく、前記認識対象単語を認識結果として出力するための尺度となる第２の閾値を格納する第２閾値記憶部とに、前記コンピュータがアクセス可能であり、
前記音声照合工程は、
前記認識対象単語の類似度が前記第２の閾値よりも大きい場合には、前記認識対象単語を認識結果として出力し、
前記認識対象単語の類似度が前記第２の閾値よりも小さい場合には、前記認識対象単語の類似度が前記第１の閾値よりも大きく、かつ前記認識対象単語の類似度が前記棄却対象単語の類似度よりも大きい場合に、前記認識対象単語を認識結果として出力する工程をさらに含むことを特徴とする音声認識方法。
【請求項７】
複数の認識語彙を格納した認識単語辞書と、複数の棄却語彙を格納した棄却単語辞書とを備えたコンピュータに、音声を認識する処理を実行させる音声認識プログラムであって、
入力音声を発話音声データに変換する音声入力処理と、
前記発話音声データを特徴量に変換する音声分析処理と、
前記音声分析処理で変換された特徴量を用いて、前記入力音声と前記認識単語辞書に格納されている複数の認識語彙との類似度を算出し、前記音声分析処理で変換された特徴量を用いて、前記入力音声と前記棄却単語辞書に格納されている複数の棄却語彙との類似度を算出し、これらの類似度を算出した結果、前記認識語彙の中から最も類似度の高い認識語彙を認識対象単語として抽出し、前記棄却語彙の中から最も類似度の高い棄却語彙を棄却対象単語として抽出する音声照合処理とを前記コンピュータに実行させ、
前記入力音声を棄却するための尺度となる第１の閾値を格納する第１閾値記憶部と、
前記第１の閾値よりも大きく、前記認識対象単語を認識結果として出力するための尺度となる第２の閾値を格納する第２閾値記憶部とに、前記コンピュータがアクセス可能であり、
前記音声照合処理は、
前記認識対象単語の類似度が前記第２の閾値よりも大きい場合には、前記認識対象単語を認識結果として出力し、
前記認識対象単語の類似度が前記第２の閾値よりも小さい場合には、前記認識対象単語の類似度が前記第１の閾値よりも大きく、かつ前記認識対象単語の類似度が前記棄却対象単語の類似度よりも大きい場合に、前記認識対象単語を認識結果として出力する処理をさらに前記コンピュータに実行させることを特徴とする音声認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識装置、音声認識方法、および、音声認識プログラムに関し、より詳細には、認識語彙を格納した認識単語辞書に加えて、棄却語彙を格納した棄却単語辞書を備えることにより、例えば、周囲の雑音や周囲の話し声、あるいは認識語彙以外の語彙の発話を棄却し、認識語彙を発話した場合にのみ認識結果を出力可能な音声認識装置、音声認識方法、および、音声認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザからの入力を受け付ける一手段として、音声認識エンジンを利用し、ユーザの発話（音声）を認識してシステムへの入力として受け付ける音声認識装置が知られている。このような音声認識装置は、例えば、音声ポータルやカーナビゲーションシステムをはじめとする情報提供システムなどにおいて、既に実用化されている。
【０００３】
ところで、このような音声認識装置では、音声認識装置が備えられる情報提供システムの使用環境により、例えば、周囲の雑音や周囲の話し声を認識語彙として誤認識する恐れがあるという問題がある。また、ユーザが認識語彙以外の語彙を発話した際にも、その語彙を認識語彙として誤認識する恐れがあるという問題がある。
【０００４】
このような問題を解決するため、認識語彙を格納した認識単語辞書に加えて、棄却語彙を格納した棄却単語辞書を備える音声認識装置が提案されている。具体的には、この音声認識装置は、入力音声と認識語彙との類似度を算出し、入力音声と棄却語彙との類似度を算出する。これらの類似度を算出した結果、認識語彙の類似度が棄却語彙の類似度よりも大きい場合には、認識語彙を認識結果として出力する。一方、認識語彙の類似度が棄却語彙の類似度よりも小さい場合には、入力音声を棄却する。これにより、例えば、周囲の雑音や周囲の話し声、あるいは認識語彙以外の語彙を棄却語彙として棄却単語辞書に格納することにより、例えば、周囲の雑音や周囲の話し声、あるいは認識語彙以外の語彙を認識語彙として誤認識することを防止できる（例えば、特許文献１または２参照）。
【０００５】
しかしながら、このような音声認識装置であっても、例えば、認識語彙と棄却語彙とが同一あるいは類似している場合には、ユーザが認識語彙を発話しているにも関わらず、棄却語彙の類似度が認識語彙の類似度よりも大きい場合に、ユーザの発話が誤って棄却されるという問題がある。
【０００６】
そこで、特許文献１に開示されている音声認識装置では、棄却単語除去部が、認識単語辞書に格納されている認識語彙と同一および類似の棄却語彙を、棄却語彙を網羅的に格納する棄却単語データベースから除去する。棄却単語除去部は、棄却単語データベースにおける残余の棄却語彙を、棄却単語辞書に格納することにより、棄却単語辞書を生成する。これにより、ユーザが認識語彙を発話しているにも関わらず、ユーザの発話が誤って棄却されることを防止できる。
【特許文献１】特開２００２−３７２９８８号公報
【特許文献２】特開平１０−４９１９０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記の特許文献１に開示された構成であっても、さらに以下のような問題を生じる。
【０００８】
すなわち、特許文献１の音声認識装置では、認識単語辞書に格納されている認識語彙が変更される度に、認識語彙と同一および類似の棄却語彙を、棄却単語データベースから除去し、棄却単語データベースにおける残余の棄却語彙を、棄却単語辞書に格納することにより、棄却単語辞書を更新する必要がある。それゆえ、認識単語辞書に格納されている認識語彙が変更される場合に、棄却単語辞書を更新する手間と時間を生じる。
【０００９】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、ユーザが認識語彙を発話しているにも関わらず、ユーザの発話が誤って棄却されることを防止しながら、認識単語辞書に格納されている認識語彙が変更された場合であっても、棄却単語辞書を更新する手間と時間を削減することができる音声認識装置、音声認識方法、および、音声認識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】
【００１０】
上記目的を達成するために本発明における音声認識装置は、入力音声を発話音声データに変換する音声入力部と、前記発話音声データを特徴量に変換する音声分析部と、複数の認識語彙を格納した認識単語辞書と、複数の棄却語彙を格納した棄却単語辞書と、前記音声分析部が変換した特徴量を用いて、前記入力音声と前記認識単語辞書に格納されている複数の認識語彙との類似度を算出し、前記音声分析部が変換した特徴量を用いて、前記入力音声と前記棄却単語辞書に格納されている複数の棄却語彙との類似度を算出し、これらの類似度を算出した結果、前記認識語彙の中から最も類似度の高い認識語彙を認識対象単語として抽出し、前記棄却語彙の中から最も類似度の高い棄却語彙を棄却対象単語として抽出する音声照合部と、前記入力音声を棄却するための尺度となる第１の閾値を格納する第１閾値記憶部と、前記第１の閾値よりも大きく、前記認識対象単語を認識結果として出力するための尺度となる第２の閾値を格納する第２閾値記憶部とを備え、前記音声照合部は、前記認識対象単語の類似度が前記第２の閾値よりも大きい場合には、前記認識対象単語を認識結果として出力し、前記認識対象単語の類似度が前記第２の閾値よりも小さい場合には、前記認識対象単語の類似度が前記第１の閾値よりも大きく、かつ前記認識対象単語の類似度が前記棄却対象単語の類似度よりも大きい場合に、前記認識対象単語を認識結果として出力することを特徴とする。
【００１１】
ところで、従来の音声認識装置では、認識単語辞書に格納されている認識語彙と、棄却単語辞書に格納されている棄却語彙とが同一あるいは類似している場合には、ユーザが認識対象単語を発話しているにも関わらず、ユーザの発話と棄却対象単語との類似度が、ユーザの発話と認識対象単語との類似度よりも大きい場合に、ユーザの発話が誤って棄却されるという問題があった。このため、従来の音声認識装置では、認識単語辞書に格納されている認識語彙が変更される度に、認識語彙と同一および類似の棄却語彙を、棄却単語データベースから除去し、棄却単語データベースにおける残余の棄却語彙を、棄却単語辞書に格納することにより、棄却単語辞書を更新する必要があった。それゆえ、従来の音声認識装置では、認識単語辞書に格納されている認識語彙が変更される場合に、棄却単語辞書を更新する手間と時間を生じるという問題があった。
【００１２】
一方、本発明の音声認識装置によれば、音声照合部は、認識対象単語の類似度が第２の閾値よりも大きい場合には、棄却対象単語の類似度に関わらず、認識対象単語を認識結果として出力する。なお、第２の閾値は、認識対象単語を認識結果として出力するための尺度である。それゆえ、認識対象単語と棄却対象単語とが同一あるいは類似していることより、棄却対象単語の類似度が認識対象単語の類似度よりも大きくなる場合であっても、認識対象単語の類似度が第２の閾値よりも大きければ、認識対象単語を認識結果として出力することができる。このため、本発明の音声認識装置においては、棄却単語辞書には、認識語彙と同一あるいは類似の棄却語彙が格納されていても、例えば、ユーザが認識対象単語を発話している場合に、ユーザの発話が誤って棄却されることはない。したがって、上記従来の音声認識装置のように、認識単語辞書に格納されている認識語彙が変更される度に、認識語彙と同一および類似の棄却語彙を、棄却単語データベースから除去し、棄却単語データベースにおける残余の棄却語彙を、棄却単語辞書に格納することにより、棄却単語辞書を更新する必要がない。この結果、ユーザが認識語彙を発話しているにも関わらず、ユーザの発話が誤って棄却されることを防止しながら、認識単語辞書に格納されている認識語彙が変更された場合であっても、棄却単語辞書を更新する手間と時間を削減することができる。
【００１３】
上記本発明における音声認識装置においては、前記音声照合部は、前記認識対象単語の類似度が前記第１の閾値よりも大きい場合には、前記認識対象単語の類似度が前記第２の閾値よりも小さく、かつ前記認識対象単語の類似度が前記棄却対象単語の類似度よりも小さい場合に、前記入力音声を棄却し、前記認識対象単語の類似度が前記第１の閾値よりも小さい場合には、前記入力音声を棄却する態様とするのが好ましい。
【００１４】
上記構成によれば、音声照合部は、認識対象単語の類似度が第１の閾値よりも大きい場合には、認識対象単語の類似度が第２の閾値よりも小さく、かつ認識対象単語の類似度が棄却対象単語の類似度よりも小さい場合に、入力音声を棄却する。一方、音声照合部は、認識対象単語の類似度が第１の閾値よりも小さい場合には、入力音声を棄却する。これにより、例えば、周囲の雑音や周囲の話し声、あるいは認識語彙以外の語彙を棄却語彙として棄却単語辞書に格納することにより、例えば、周囲の雑音や周囲の話し声、あるいは認識語彙以外の語彙を認識語彙として誤認識することを確実に防止できる。
【００１５】
上記本発明における音声認識装置においては、前記認識対象単語の類似度および前記棄却対象単語の類似度の少なくとも１つの類似度を増減するための補正データを格納する補正データ記憶部をさらに備え、前記音声照合部は、前記補正データに基づいて、前記認識対象単語の類似度および前記棄却対象単語の類似度の少なくとも１つの類似度を増減する態様とするのが好ましい。
【００１６】
上記構成によれば、音声照合部は、補正データに基づいて、認識対象単語の類似度および棄却対象単語の類似度の少なくとも１つの類似度を増減する。音声照合部が、認識対象単語の類似度を減少し、あるいは棄却対象単語の類似度を増加した場合、音声認識装置の認識率は低下する。一方、音声照合部が、認識対象単語の類似度を増加し、あるいは棄却対象単語の類似度を減少した場合、音声認識装置の認識率は向上する。これにより、音声認識装置が備えられるシステムの実状（使用環境など）に適応する音声認識装置を実現することができる。
【００１７】
上記本発明における音声認識装置においては、前記第２閾値記憶部は、前記認識語彙毎にそれぞれ対応する第２の閾値が格納されている態様とするのが好ましい。
【００１８】
上記構成によれば、第２閾値記憶部には、認識語彙毎にそれぞれ対応する第２の閾値が格納されている。これにより、音声照合部は、認識語彙に応じて、認識対象単語を認識結果として出力するための尺度を変更することができる。
【００１９】
上記本発明における音声認識装置においては、棄却語彙数がそれぞれ異なる複数の棄却単語辞書と、前記認識単語辞書に格納されている認識語彙数に基づいて、複数の前記棄却単語辞書から前記音声照合部による類似度の算出対象となる棄却単語辞書を選択する選択部とをさらに備える態様とするのが好ましい。
【００２０】
上記構成によれば、選択部は、認識単語辞書に格納されている認識語彙数に基づいて、複数の棄却単語辞書から音声照合部による類似度の算出対象となる棄却単語辞書を選択する。例えば、選択部は、認識単語辞書に格納されている認識語彙数が多くなるに従って、棄却語彙数が少ない棄却単語辞書を選択する。これにより、音声認識装置の認識速度の低下を招くことなく、音声認識装置の認識速度を一定に保つことができる。
【００２１】
上記目的を達成するために本発明における音声認識方法は、複数の認識語彙を格納した認識単語辞書と、複数の棄却語彙を格納した棄却単語辞書とを備えたコンピュータが、入力音声を発話音声データに変換する音声入力工程と、前記発話音声データを特徴量に変換する音声分析工程と、前記音声分析工程で変換された特徴量を用いて、前記入力音声と前記認識単語辞書に格納されている複数の認識語彙との類似度を算出し、前記音声分析工程で変換された特徴量を用いて、前記入力音声と前記棄却単語辞書に格納されている複数の棄却語彙との類似度を算出し、これらの類似度を算出した結果、前記認識語彙の中から最も類似度の高い認識語彙を認識対象単語として抽出し、前記棄却語彙の中から最も類似度の高い棄却語彙を棄却対象単語として抽出する音声照合工程とを含み、前記入力音声を棄却するための尺度となる第１の閾値を格納する第１閾値記憶部と、前記第１の閾値よりも大きく、前記認識対象単語を認識結果として出力するための尺度となる第２の閾値を格納する第２閾値記憶部とに、前記コンピュータがアクセス可能であり、前記音声照合工程は、前記認識対象単語の類似度が前記第２の閾値よりも大きい場合には、前記認識対象単語を認識結果として出力し、前記認識対象単語の類似度が前記第２の閾値よりも小さい場合には、前記認識対象単語の類似度が前記第１の閾値よりも大きく、かつ前記認識対象単語の類似度が前記棄却対象単語の類似度よりも大きい場合に、前記認識対象単語を認識結果として出力する工程をさらに含むことを特徴とする。
【００２２】
上記目的を達成するために本発明における音声認識プログラムは、複数の認識語彙を格納した認識単語辞書と、複数の棄却語彙を格納した棄却単語辞書とを備えたコンピュータに、音声を認識する処理を実行させる音声認識プログラムであって、入力音声を発話音声データに変換する音声入力処理と、前記発話音声データを特徴量に変換する音声分析処理と、前記音声分析処理で変換された特徴量を用いて、前記入力音声と前記認識単語辞書に格納されている複数の認識語彙との類似度を算出し、前記音声分析処理で変換された特徴量を用いて、前記入力音声と前記棄却単語辞書に格納されている複数の棄却語彙との類似度を算出し、これらの類似度を算出した結果、前記認識語彙の中から最も類似度の高い認識語彙を認識対象単語として抽出し、前記棄却語彙の中から最も類似度の高い棄却語彙を棄却対象単語として抽出する音声照合処理とを前記コンピュータに実行させ、前記入力音声を棄却するための尺度となる第１の閾値を格納する第１閾値記憶部と、前記第１の閾値よりも大きく、前記認識対象単語を認識結果として出力するための尺度となる第２の閾値を格納する第２閾値記憶部とに、前記コンピュータがアクセス可能であり、前記音声照合処理は、前記認識対象単語の類似度が前記第２の閾値よりも大きい場合には、前記認識対象単語を認識結果として出力し、前記認識対象単語の類似度が前記第２の閾値よりも小さい場合には、前記認識対象単語の類似度が前記第１の閾値よりも大きく、かつ前記認識対象単語の類似度が前記棄却対象単語の類似度よりも大きい場合に、前記認識対象単語を認識結果として出力する処理をさらに前記コンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２３】
なお、本発明における音声認識方法、および、音声認識プログラムは、上記の音声認識装置と同様の効果を得る。
【発明の効果】
【００２４】
以上のように、本発明の音声認識装置、音声認識方法、および、音声認識プログラムは、ユーザが認識語彙を発話しているにも関わらず、ユーザの発話が誤って棄却されることを防止しながら、認識単語辞書に格納されている認識語彙が変更された場合であっても、棄却単語辞書を更新する手間と時間を削減することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明のより具体的な実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２６】
（実施の形態１）
図１は、本実施形態に係る音声認識装置１の概略構成を示すブロック図である。すなわち、本実施形態に係る音声認識装置１は、音声入力部２、音声分析部３、認識単語辞書４、棄却単語辞書５、音響モデル記憶部６、音声照合部７、第１閾値記憶部８、および、第２閾値記憶部９を備えている。本実施形態に係る音声認識装置１は、例えば、音声対話アプリケーションなどの上位プログラムからユーザの音声が渡され、その認識結果を例えば上位プログラムへ返す機能を有する装置である。
【００２７】
音声入力部２は、入力音声（発話）を発話音声データに変換する。具体的には、音声入力部２は、音声が入力されると、所定の音声区間判定基準を用いて、入力音声中の音声区間を判定する。音声入力部２は、判定された音声区間における音声を、発話音声データに変換する。音声入力部２は、変換した発話音声データを音声分析部３に出力する。
【００２８】
音声分析部３は、発話音声データを分析して特徴量を算出する。特徴量には、ＭＦＣＣ、ＬＰＣケプストラムやパワー、それらの一次や二次の回帰係数の他、それらの値を主成分分析や判別分析により次元圧縮したものなどの多次元ベクトルが使用されることが多いが、ここでは特に限定しない。音声分析部３は、算出した特徴量を音声照合部７に出力する。なお、音声分析部３は、算出した特徴量を格納するメモリを備えていても良い。
【００２９】
認識単語辞書４は、複数の認識語彙および複数の認識語彙に関する情報を格納する。認識単語辞書４は、複数の認識語彙および複数の認識語彙に関する情報を、例えば、図２に示すように、認識単語辞書テーブル４ａとして格納する。図２に示す例では、認識単語辞書テーブル４ａは、単語ＩＤ、単語表記、単語読み、および、音素系列を格納する。単語ＩＤは、認識語彙に固有に付された情報である。単語表記は、認識語彙を書き表した情報である。単語読みは、単語表記におけるその認識語彙の読みに関する情報である。音素系列は、音声照合部７による類似度の算出対象となる認識語彙である。なお、認識語彙に関する情報は、上記の単語ＩＤ、単語表記、単語読みなどを含むが、他に、認識語彙間の接続規則（文法情報）などの任意の情報を含み得る。
【００３０】
図２に示す例では、認識単語辞書テーブル４ａの１行目Ｒ１には、単語ＩＤ“００１”、単語表記“京都”、単語読み“きょうと”、音素系列“/k/y/o/t/o/”が格納されている。２行目Ｒ２には、単語ＩＤ“００２”、単語表記“滋賀”、単語読み“しが”、音素系列“/s/h/i/g/a/”が格納されている。３行目Ｒ３には、単語ＩＤ“００３”、単語表記“大阪”、単語読み“おおさか”、音素系列“/o/s/a/k/a/”が格納されている。４行目Ｒ４には、単語ＩＤ“００４”、単語表記“奈良”、単語読み“なら”、音素系列“/n/a/r/a/”が格納されている。５行目Ｒ５には、単語ＩＤ“００５”、単語表記“和歌山”、単語読み“わかやま”、音素系列“/w/a/k/a/y/a/m/a/”が格納されている。６行目Ｒ６には、単語ＩＤ“００６”、単語表記“兵庫”、単語読み“ひょうご”、音素系列“/h/y/o/g/o/”が格納されている。７行目Ｒ７には、単語ＩＤ“００７”、単語表記“三重”、単語読み“みえ”、音素系列“/m/i/e/”が格納されている。すなわち、認識単語辞書テーブル４ａには、近畿地方の名称が格納されているが、これはあくまでも一例に過ぎない。
【００３１】
棄却単語辞書５は、複数の棄却語彙および複数の棄却語彙に関する情報を格納する。棄却単語辞書５は、複数の棄却語彙および複数の棄却語彙に関する情報を、例えば、図３に示すように、棄却単語辞書テーブル５ａとして格納する。図３に示す例では、棄却単語辞書テーブル５ａは、単語ＩＤ、単語表記、単語読み、および、音素系列を格納する。単語ＩＤは、棄却語彙に固有に付された情報である。単語表記は、棄却語彙を書き表した情報である。単語読みは、単語表記におけるその棄却語彙の読みに関する情報である。音素系列は、音声照合部７による類似度の算出対象となる棄却語彙である。なお、棄却語彙に関する情報は、上記の単語ＩＤ、単語表記、単語読みなどを含むが、他に、棄却語彙間の接続規則（文法情報）などの任意の情報を含み得る。
【００３２】
図３に示す例では、棄却単語辞書テーブル５ａの１行目Ｒ１には、単語ＩＤ“１０１”、単語表記“東京”、単語読み“とうきょう”、音素系列“/t/o/k/y/o/”が格納されている。２行目Ｒ２には、単語ＩＤ“１０２”、単語表記“佐賀”、単語読み“さが”、音素系列“/s/a/g/a/”が格納されている。３行目Ｒ３には、単語ＩＤ“１０３”、単語表記“大分”、単語読み“おおいた”、音素系列“/o/i/t/a/”が格納されている。４行目Ｒ４には、単語ＩＤ“１０４”、単語表記“岡山”、単語読み“おかやま”、音素系列“/o/k/a/y/a/m/a/”が格納されている。５行目Ｒ５には、単語ＩＤ“１０５”、単語表記“富山”、単語読み“とやま”、音素系列“/t/o/y/a/m/a/”が格納されている。
【００３３】
音響モデル記憶部６は、どの音素がどういう特徴量になりやすいかという情報を統計的にモデル化したデータを格納する。音響モデルの一例として、ＨＭＭ（Hidden Markov Model）、ＤＰ（Dynamic Programming）などが挙げられる。
【００３４】
音声照合部７は、音声分析部３が変換した特徴量を用いて、入力音声と認識単語辞書記憶部４に格納されている認識語彙との類似度を算出する。また、音声照合部７は、音声分析部３が変換した特徴量を用いて、入力音声と棄却単語辞書５に格納されている棄却語彙との類似度を算出する。具体的には、音声照合部７は、音声分析部３が変換した特徴量と、音響モデル記憶部６に格納されているデータとを比較することにより、音声区間に含まれるフレーム（一定期間）毎の音素列を抽出する。音声照合部７は、抽出した音素例と、認識単語辞書記憶部４に格納されている音素系列とを比較することにより、認識語彙の類似度を算出する。また、音声照合部７は、抽出した音素列と、棄却単語辞書記憶部５に格納されている音素系列とを比較することにより、棄却語彙の類似度を算出する。なお、類似度を算出する処理は、従来から知られている類似度算出用のアルゴリズムが用いられる。
【００３５】
音声照合部７は、上記にて算出した認識語彙の類似度に基づいて、認識語彙の中から最も類似度の高い認識語彙を認識対象単語として抽出する。また、音声照合部７は、上記にて算出した棄却語彙の類似度に基づいて、棄却語彙の中から最も類似度の高い棄却語彙を棄却対象単語として抽出する。
【００３６】
第１閾値記憶部８は、入力音声を棄却するための尺度となる第１の閾値を格納する。第１閾値記憶部８は、第１の閾値を、例えば、図４に示すように、第１閾値記憶テーブル８ａとして格納する。図４に示す例では、第１の閾値として、“０．５”が格納されている。なお、第１閾値記憶部８に格納されている第１の閾値は、例えば、音声認識装置１が備えられる情報提供システムのシステム管理者などにより、予め設定されている。
【００３７】
第２閾値記憶部９は、第１の閾値よりも大きく、認識対象単語を認識結果として出力するための尺度となる第２の閾値を格納する。第２閾値記憶部９は、第２の閾値を、例えば、図５に示すように、第２閾値記憶テーブル９ａとして格納する。図５に示す例では、第２の閾値として、“０．８”が格納されている。なお、第２閾値記憶部９に格納されている第２の閾値も、例えば、音声認識装置１が備えられる情報提供システムのシステム管理者などにより、予め設定されている。
【００３８】
ところで、上記では、認識単語辞書４、棄却単語辞書５、第１閾値記憶部８、および、第２閾値記憶部９が、各データをテーブル形式にて格納する例について説明したが、これに限定されるものではない。すなわち、格納形式については、任意である。
【００３９】
音声照合部７は、認識対象単語の類似度が第２の閾値よりも大きい場合には、認識対象単語を認識結果として出力する。また、音声照合部７は、認識対象単語の類似度が第２閾値よりも小さい場合には、認識対象単語の類似度が第１の閾値よりも大きく、かつ認識対象単語の類似度が棄却対象単語の類似度よりも大きい場合に、認識対象単語を認識結果として出力する。なお、認識結果は、上位プログラムへ渡されるが、ディスプレイ、スピーカ、プリンタなどの出力装置に出力しても良い。また、認識結果は、図示しないＣＰＵにコマンドとして出力しても良い。
【００４０】
一方、音声照合部７は、認識対象単語の類似度が第１の閾値よりも大きい場合には、認識対象単語の類似度が第２の閾値よりも小さく、かつ認識対象単語の類似度が棄却対象単語の類似度よりも小さい場合に、入力音声を棄却する。また、音声照合部７は、認識対象単語の類似度が第１の閾値よりも小さい場合には、入力音声を棄却する。
【００４１】
ここで、音声照合部７による上記の照合処理について具体的に説明する。図６は、ユーザの発話、およびこの発話と認識対象単語および棄却対象単語との類似度の関係を示す概念図である。ＳＬ1は、認識対象単語“わかやま”とユーザの発話との類似度を示す曲線である。ＳＬ2は、棄却対象単語“おかやま”とユーザの発話との類似度を示す曲線である。ＳＬ3は、棄却対象単語“とやま”とユーザの発話との類似度を示す曲線である。Ｔ1は、第１の閾値を示す。Ｔ2は、第２の閾値を示す。なお、ユーザの発話における“△かやま”（図６に示すＰ2）は、“おかやま”（図６に示すＰ4）と“わかやま” （図６に示すＰ1）との間の発話状態であり、どちらかというと“おかやま”の発話に近い発話状態である。また、ユーザの発話における“○□やま”（図６に示すＰ3）は、“わかやま”（図６に示すＰ1）と“とやま” （図６に示すＰ5）との間の発話状態であり、どちらかというと“とやま”の発話に近い発話状態である。
【００４２】
このような場合において、ユーザが“わかやま”と発話すると（図６に示すＰ1）、ＳＬ1が第２の閾値Ｔ2よりも大きくなるので、音声照合部７は、認識対象単語“わかやま”を認識結果として出力する。また、ユーザが“△かやま”と発話すると（図６に示すＰ2）、ＳＬ2がＳＬ1よりも大きくなるが、ＳＬ1が第２の閾値Ｔ2よりも大きいので、音声照合部７は、認識対象単語“わかやま”を認識結果として出力する。すなわち、従来では、ＳＬ2がＳＬ1よりも大きい場合、音声照合部は、ユーザの発話“△かやま”を棄却していたが、本実施形態では、ＳＬ2がＳＬ1よりも大きい場合であっても、ＳＬ1が第２の閾値Ｔ2よりも大きければ、音声照合部７は、認識対象単語“わかやま”を認識結果として出力する。さらに、ユーザが“○□やま”と発話すると（図６に示すＰ3）、ＳＬ1が第２の閾値Ｔ2よりも小さくなるが、ＳＬ1は第１の閾値Ｔ1よりも大きく、かつＳＬ1がＳＬ3よりも大きいので、音声照合部７は、認識対象単語“わかやま”を認識結果として出力する。
【００４３】
一方、ユーザが“おかやま”と発話すると（図６に示すＰ4）、ＳＬ1が第１の閾値Ｔ1よりも小さくなるので、音声照合部７は、ユーザの発話“おかやま”を棄却する。また、ユーザが“とやま”と発話すると（図６に示すＰ5）、ＳＬ1が第１の閾値Ｔ1よりも小さくなるので、音声照合部７は、ユーザの発話“とやま”を棄却する。
【００４４】
ところで、上記の音声認識装置１は、パーソナルコンピュータなどの任意のコンピュータにプログラムをインストールすることによっても実現される。すなわち、上記の音声入力部２、音声分析部３および音声照合部７は、コンピュータのＣＰＵがこれらの機能を実現するプログラムに従って動作することによって具現化される。したがって、音声入力部２、音声分析部３および音声照合部７の機能を実現するためのプログラムまたはそれを記録した記録媒体も、本発明の一実施形態である。また、認識単語辞書４、棄却単語辞書５、音響モデル記憶部６、第１閾値記憶部８および第２閾値記憶部９は、コンピュータの内蔵記憶装置またはこのコンピュータからアクセス可能な記憶装置によって具現化される。
【００４５】
次に、上記の構成に係る音声認識装置１の処理について、図７を参照しながら説明する。
【００４６】
図７は、音声認識装置１の処理の概要を示すフローチャートである。すなわち、図７に示すように、ユーザが発話すると、音声入力部２は、所定の音声区間判定基準を用いて、入力音声中の音声区間を判定し、判定された音声区間における音声を、発話音声データに変換する（工程Ｏｐ１）。音声分析部３は、発話音声データを分析して特徴量を算出する（工程Ｏｐ２）。そして、音声照合部７は、上述の照合処理を行う（工程Ｏｐ３）。すなわち、音声照合部７は、特徴量を用いて、認識対象単語を認識結果として出力し、あるいは入力音声を棄却する処理（照合処理）を行う。
【００４７】
次に、図８を参照しながら、図７の照合処理（工程Ｏｐ３）の動作を詳細に説明する。
【００４８】
図８は、音声照合部７の照合処理の概要を示すフローチャートである。すなわち、図８に示すように、音声照合部７は、音声分析部３が変換した特徴量と、音響モデル記憶部６に格納されているデータとを比較することにより、音声区間に含まれるフレーム（一定期間）毎の音素列を抽出する。音声照合部７は、抽出した音素列と、認識単語辞書記憶部４に格納されている音素系列とを比較することにより、認識語彙の類似度を算出する（工程Ｏｐ３１）。また、音声照合部７は、抽出した音素列と、棄却単語辞書記憶部５に格納されている音素系列とを比較することにより、棄却語彙の類似度を算出する（工程Ｏｐ３２）。音声照合部７は、工程Ｏｐ３１にて算出された認識語彙の類似度に基づいて、認識語彙の中から最も類似度の高い認識語彙を認識対象単語として抽出する（工程Ｏｐ３３）。また、音声照合部７は、工程Ｏｐ３３にて算出された棄却語彙の類似度に基づいて、棄却語彙の中から最も類似度の高い棄却語彙を棄却対象単語として抽出する（工程Ｏｐ３４）。
【００４９】
ここで、認識対象単語の類似度が第２の閾値よりも大きい場合には（工程Ｏｐ３５にてＹＥＳ）、音声照合部７は、認識対象単語を認識結果として出力する（工程Ｏｐ３６）。一方、認識対象単語の類似度が第２の閾値よりも小さい場合には（工程Ｏｐ３５にてＮＯ）、工程Ｏｐ３７に進む。
【００５０】
工程Ｏｐ３７において、認識対象単語の類似度が第１の閾値よりも大きい場合には（工程Ｏｐ３７にてＹＥＳ）、工程Ｏｐ３８に進む。一方、認識対象単語の類似度が第１の閾値よりも小さい場合には（工程Ｏｐ３７にてＮＯ）、音声照合部７は、入力音声を棄却する（工程Ｏｐ３９）。
【００５１】
工程Ｏｐ３８において、認識対象単語の類似度が棄却対象単語の類似度よりも大きい場合には（工程Ｏｐ３８にてＹＥＳ）、音声照合部７は、認識対象単語を認識結果として出力する（工程Ｏｐ３６）。一方、認識対象単語の類似度が棄却対象単語の類似度よりも小さい場合には（工程Ｏｐ３８にてＮＯ）、音声照合部７は、入力音声を棄却する（工程Ｏｐ３９）。
【００５２】
以上のように、本実施形態に係る音声認識装置１によれば、音声照合部７は、認識対象単語の類似度が第２の閾値よりも大きい場合には、棄却対象単語の類似度に関わらず、認識対象単語を認識結果として出力する。なお、第２の閾値は、認識対象単語を認識結果として出力するための尺度である。それゆえ、認識対象単語と棄却対象単語とが同一あるいは類似していることより、棄却対象単語の類似度が認識対象単語の類似度よりも大きくなる場合であっても、認識対象単語の類似度が第２の閾値よりも大きければ、認識対象単語を認識結果として出力することができる。このため、本実施形態の音声認識装置１においては、棄却単語辞書５には、認識語彙と同一あるいは類似の棄却語彙が格納されていても、例えば、ユーザが認識対象単語を発話している場合に、ユーザの発話が誤って棄却されることはない。したがって、上記従来の音声認識装置のように、認識単語辞書に格納されている認識語彙が変更される度に、認識語彙と同一および類似の棄却語彙を、棄却単語データベースから除去し、棄却単語データベースにおける残余の棄却語彙を、棄却単語辞書に格納することにより、棄却単語辞書を更新する必要がない。この結果、ユーザが認識語彙を発話しているにも関わらず、ユーザの発話が誤って棄却されることを防止しながら、認識単語辞書４に格納されている認識語彙が変更された場合であっても、棄却単語辞書５を更新する手間と時間を削減することができる。
【００５３】
（実施の形態２）
実施の形態１では、音声照合部が、棄却語彙の中から最も類似度の高い棄却語彙を棄却対象単語として抽出する例について説明した。これに対して、実施の形態２では、音声照合部が、棄却語彙の中から最も類似度の高い棄却語彙を棄却対象単語として抽出し、補正データに基づいて、抽出した棄却対象単語の類似度を減少する例について説明する。
【００５４】
図９は、本実施形態に係る音声認識装置２０の概略構成を示すブロック図である。すなわち、本実施形態に係る音声認識装置２０は、図１に示す音声認識装置１に加えて、補正データ記憶部２１を備えている。また、本実施形態に係る音声認識装置２０は、図１に示す音声照合部７に代えて、音声照合部２２を備えている。なお、図９において、図１と同様の機能を有する構成については、同じ参照符号を付記し、その詳細な説明を省略する。
【００５５】
補正データ記憶部２１は、棄却対象単語の類似度を減少するための補正データを格納する。補正データ記憶部２１は、補正データを、例えば、図１０に示すように、補正データテーブル２１ａとして格納する。図１０に示す例では、補正データとして、“０．１”が格納されている。なお、補正データ記憶部２１による補正データの格納形式は任意である。
【００５６】
音声照合部２２は、図１の音声照合部７の機能に加えて、補正データ記憶部２１に格納されている補正データに基づいて、棄却対象単語の類似度を減少する機能を備えている。具体的には、例えば、音声認識装置２０が備えられるシステムを操作するユーザからの指示により、読出信号が音声認識装置２０に出力される。音声照合部２２は、読出信号を検知することにより、補正データ記憶部２１に格納されている補正データを読み出す。音声照合部２２は、読み出した補正データに基づいて、棄却対象単語の類似度を減少する。
【００５７】
例えば、音声照合部２２が、棄却対象単語“おかやま”を抽出したものとする。ここで、棄却対象単語“おかやま”の類似度が“０．８５”である場合、音声照合部２２は、補正データ記憶部２１に格納されている補正データ“０．１”に基づいて、棄却対象単語“おかやま”の類似度“０．８５”を減少する。これにより、棄却対象単語“おかやま”の類似度は、“０．７５”となる。音声照合部２２は、棄却対象単語“おかやま”の類似度“０．７５”に基づいて、認識対象単語を認識結果として出力し、あるいは入力音声を棄却する処理を行う。すなわち、棄却対象単語の類似度が減少すると、音声認識装置２０の認識率が向上する。これにより、音声認識装置２０が備えられるシステムの実状（使用環境など）に応じて、音声照合部２２が棄却対象単語の類似度を減少するか否かをユーザが指示することができる。
【００５８】
ところで、上記の音声認識装置２０は、パーソナルコンピュータなどの任意のコンピュータにプログラムをインストールすることによっても実現される。すなわち、上記の音声照合部２２は、コンピュータのＣＰＵがこれらの機能を実現するプログラムに従って動作することによって具現化される。したがって、音声照合部２２の機能を実現するためのプログラムまたはそれを記録した記録媒体も、本発明の一実施形態である。また、補正データ記憶部２１は、コンピュータの内蔵記憶装置またはこのコンピュータからアクセス可能な記憶装置によって具現化される。
【００５９】
次に、上記の構成に係る音声認識装置２０における音声照合部２２の照合処理について、図１１を参照しながら説明する。なお、図１１において、図８と同様の処理を示す部分については、同じ参照符号を付記し、その詳細な説明を省略する。
【００６０】
図１１は、音声照合部２２の照合処理の概要を示すフローチャートである。図１１に示す処理において、工程Ｏｐ３４と工程Ｏｐ３５との間に、工程Ｏｐ５１が含まれている。すなわち、工程Ｏｐ５１において、音声照合部２２は、補正データ記憶部２１に格納されている補正データに基づいて、棄却対象単語の類似度を減少する。棄却対象単語の類似度が減少すると、工程Ｏｐ３８において、認識対象単語を認識結果として出力され易くなる。すなわち、棄却対象単語の類似度が減少すると、音声認識装置２０の認識率が向上する。
【００６１】
なお、上記では、音声照合部２２が、補正データに基づいて、棄却対象単語の類似度を減少する例について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、音声照合部２２は、補正データに基づいて、棄却対象単語の類似度を増加するようにしても良い。棄却対象単語の類似度が増加すると、工程Ｏｐ３８において、入力音声が棄却され易くなる。すなわち、棄却対象単語の類似度が増加すると、音声認識装置２０の認識率が低下する。
【００６２】
また、上記では、音声照合部２２が、補正データに基づいて、棄却対象単語の類似度を増加あるいは減少する例について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、音声照合部２２は、補正データに基づいて、認識対象単語の類似度を増加あるいは減少するようにしても良い。認識対象単語の類似度が増加すると、工程Ｏｐ３５、工程Ｏｐ３７、工程Ｏｐ３８において、認識対象単語が認識結果として出力され易くなる。すなわち、認識対象単語の類似度が増加すると、音声認識装置２０の認識率が向上する。一方、認識対象単語の類似度が減少すると、工程Ｏｐ３５、工程Ｏｐ３７、工程Ｏｐ３８において、入力音声が棄却され易くなる。すなわち、棄却対象単語の類似度が増加すると、音声認識装置２０の認識率が低下する。
【００６３】
さらに、上記では、補正データ記憶部２１が、全ての認識語彙あるいは全ての棄却語彙に共通する補正データを格納する例について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、補正データ記憶部２１が、認識語彙毎あるいは棄却語彙毎にそれぞれ対応する補正データを格納するようにしても良い。このような場合、音声照合部２２は、認識語彙毎あるいは棄却語彙毎にそれぞれ対応する補正データに基づいて、認識対象単語の類似度あるいは棄却対象単語の類似度を増減する。
【００６４】
以上のように、本実施形態に係る音声認識装置２０によれば、音声照合部２２は、補正データに基づいて、認識対象単語の類似度および棄却対象単語の類似度の少なくとも１つの類似度を増減する。音声照合部２２が、認識対象単語の類似度を減少し、あるいは棄却対象単語の類似度を増加した場合、音声認識装置２０の認識率は低下する。一方、音声照合部２２が、認識対象単語の類似度を増加し、あるいは棄却対象単語の類似度を減少した場合、音声認識装置２０の認識率は向上する。これにより、音声認識装置２０が備えられるシステムの実状（使用環境など）に適応する音声認識装置２０を実現することができる。
【００６５】
（実施の形態３）
実施の形態１，２では、第２閾値記憶部が、全ての認識語彙に共通する第２の閾値を格納する例について説明した。これに対して、実施の形態３では、第２閾値記憶部が、認識語彙毎にそれぞれ対応する第２の閾値を格納する例について説明する。
【００６６】
図１２は、本実施形態に係る音声認識装置３０の概略構成を示すブロック図である。すなわち、本実施形態に係る音声認識装置３０は、図９に示す第２閾値記憶部９に代えて、第２閾値記憶部３１を備えている。なお、図１２において、図９と同様の機能を有する構成については、同じ参照符号を付記し、その詳細な説明を省略する。
【００６７】
第２閾値記憶部３１は、第１の閾値よりも大きく、認識対象単語を認識結果として出力するための尺度となる第２の閾値を、認識語彙毎にそれぞれ格納する。第２閾値記憶部３１は、第２の閾値を、例えば、図１３に示すように、第２閾値記憶テーブル３１ａとして格納する。図１３に示す例では、第２閾値記憶テーブル３１ａは、単語ＩＤ、第２の閾値を格納する。単語ＩＤは、認識単語辞書４に格納されている単語ＩＤと対応する。なお、第２閾値記憶部３１は、コンピュータの内蔵記憶装置またはこのコンピュータからアクセス可能な記憶装置によって具現化される。また、第２閾値記憶部３１による第２の閾値の格納形式については任意である。
【００６８】
図１３に示す例では、第２閾値記憶テーブル３１ａの１行目Ｒ１には、単語ＩＤ“００１”、第２の閾値“０．７”が格納されている。２行目Ｒ２には、単語ＩＤ“００２”、第２の閾値“０．８”が格納されている。３行目Ｒ３には、単語ＩＤ“００３”、第２の閾値“０．７”が格納されている。４行目Ｒ４には、単語ＩＤ“００４”、第２の閾値“０．８”が格納されている。５行目Ｒ５には、単語ＩＤ“００５”、第２の閾値“０．７”が格納されている。６行目Ｒ６には、単語ＩＤ“００６”、第２の閾値“０．７”が格納されている。７行目Ｒ７には、単語ＩＤ“００７”、第２の閾値“０．９”が格納されている。すなわち、図１３に示す例では、認識語彙が短い語彙については、第２の閾値が大きく、認識語彙が長い語彙については、第２の閾値が小さくなるように設定されている。
【００６９】
ところで、上記では、複数の認識語彙および複数の認識語彙に関する情報が認識単語辞書４に格納され、認識語彙毎にそれぞれ対応する第２の閾値が第２閾値記憶部３１に格納されている例について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、第２閾値記憶部３１に格納されている第２の閾値を認識単語辞書４内に備えることもできる。
【００７０】
図１４は、第２の閾値を認識単語辞書内に格納した場合の音声認識装置３０ａの概略構成を示すブロック図である。すなわち、図１４に示す音声認識装置３０ａは、図１２に示す認識単語辞書４に代えて、認識単語辞書３２を備えている。なお、図１４において、図１２と同様の機能を有する構成については、同じ参照符号を付記している。認識単語辞書３２は、複数の認識語彙、複数の認識語彙に関する情報、および、第２の閾値を格納する。認識単語辞書３２は、これらの情報を、例えば、図１５に示すように、認識単語辞書テーブル３２ａとして格納する。図１５に示す例では、認識単語辞書テーブル３２ａは、単語ＩＤ、単語表記、単語読み、および、第２の閾値を格納する。なお、認識単語辞書３２によるこれらの情報の格納形式については任意である。また、図１４に示す音声認識装置３０ａにおいては、認識単語辞書３２が、特許請求の範囲に記載の認識単語辞書および第２閾値記憶部に相当する。
【００７１】
以上のように、本実施形態に係る音声認識装置３０，３０ａによれば、第２閾値記憶部３１あるいは認識単語辞書３２には、認識語彙毎にそれぞれ対応する第２の閾値が格納されている。これにより、音声照合部２２は、認識語彙に応じて、認識対象単語を認識結果として出力するための尺度を変更することができる。
【００７２】
（実施の形態４）
実施の形態１〜３では、棄却単語辞書が１つ備えられている例について説明した。これに対して、実施の形態４では、棄却語彙数がそれぞれ異なる複数の棄却単語辞書が備えられている例について説明する。
【００７３】
図１６は、本実施形態に係る音声認識装置４０の概略構成を示すブロック図である。すなわち、本実施形態に係る音声認識装置４０は、図１２に示す棄却単語辞書５に代えて、複数の棄却単語辞書４１ａ〜４１ｃを備えている。また、本実施形態に係る音声認識装置４０は、図１２に示す音声認識装置３０に加えて、選択部４２を備えている。なお、図１６では、説明の簡略化のために、棄却単語辞書４１ａ〜４１ｃを３つ図示したが、音声認識装置４０を構成する棄却単語辞書の数は任意である。
【００７４】
棄却単語辞書４１ａ〜４１ｃは、図１２の棄却単語辞書５と同様、複数の棄却語彙および複数の棄却語彙に関する情報を格納する。棄却単語辞書４１ａ〜４１ｃは、棄却語彙数がそれぞれ異なる複数の棄却単語辞書である。本実施形態においては、一例として、棄却単語辞書４１ａには、１００語の棄却語彙が格納されている。棄却単語辞書４１ｂには、棄却単語辞書４１ａに格納されている１００語の棄却語彙を含む５００語の棄却語彙が格納されている。棄却単語辞書４１ｃには、棄却単語辞書４１ｂに格納されている５００語の棄却語彙を含む９００語の棄却語彙が格納されている。
【００７５】
選択部４２は、認識単語辞書４に格納されている認識語彙数に基づいて、複数の棄却単語辞書４１ａ〜４１ｃから音声照合部２２による類似度の算出対象となる棄却単語辞書を選択する。本実施形態においては、選択部４２は、認識単語辞書４の認識語彙数と棄却単語辞書の棄却語彙数との和が１０００語程度となるように棄却単語辞書を選択する。例えば、選択部４２は、認識単語辞書４に格納されている認識語彙数が９００語である場合、１００語の棄却語彙が格納されている棄却単語辞書４１ａを選択する。また、例えば、選択部４２は、認識単語辞書４に格納されている認識語彙数が５００語である場合、５００語の棄却語彙が格納されている棄却単語辞書４１ｂを選択する。さらに、例えば、認識単語辞書４に格納されている認識語彙数が１００語である場合、９００語の棄却語彙が格納されている棄却単語辞書４１ｃを選択する。すなわち、選択部４２は、認識単語辞書４に格納されている認識語彙数が多くなるに従って、棄却語彙数が少ない棄却単語辞書を選択する。これにより、音声照合部２２による類似度の算出対象となる認識語彙および棄却語彙の数を一定に抑えることができる。
【００７６】
ところで、上記の音声認識装置４０は、パーソナルコンピュータなどの任意のコンピュータにプログラムをインストールすることによっても実現される。すなわち、上記の選択部４１は、コンピュータのＣＰＵがこれらの機能を実現するプログラムに従って動作することによって具現化される。したがって、選択部４１の機能を実現するためのプログラムまたはそれを記録した記録媒体も、本発明の一実施形態である。また、棄却単語辞書４２ａ〜４２ｃは、コンピュータの内蔵記憶装置またはこのコンピュータからアクセス可能な記憶装置によって具現化される。
【００７７】
以上のように、本実施形態に係る音声認識装置４０によれば、選択部４２は、認識単語辞書４に格納されている認識語彙数に基づいて、複数の棄却単語辞書４１ａ〜４１ｃから音声照合部２２による類似度の算出対象となる棄却単語辞書を選択する。例えば、選択部４２は、認識単語辞書４に格納されている認識語彙数が多くなるに従って、棄却語彙数が少ない棄却単語辞書を選択する。これにより、音声認識装置４０の認識速度の低下を招くことなく、音声認識装置４０の認識速度を一定に保つことができる。
【産業上の利用可能性】
【００７８】
以上のように、本発明は、ユーザが認識語彙を発話しているにも関わらず、ユーザの発話が誤って棄却されることを防止しながら、認識単語辞書に格納されている認識語彙が変更された場合であっても、棄却単語辞書を更新する手間と時間を削減することができる音声認識装置、音声認識方法、および、音声認識プログラムとして有用である。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る音声認識装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】上記音声認識装置における認識単語辞書のデータ構造の一例を示す図である。
【図３】上記音声認識装置における棄却単語辞書のデータ構造の一例を示す図である。
【図４】上記音声認識装置における第１閾値記憶部のデータ構造の一例を示す図である。
【図５】上記音声認識装置における第２閾値記憶部のデータ構造の一例を示す図である。
【図６】ユーザの発話、およびこの発話と認識対象単語および棄却対象単語との類似度の関係を示す概念図である。
【図７】上記音声認識装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図８】上記音声認識装置における音声照合部の動作の一例を示すフローチャートである。
【図９】本発明の第２の実施形態に係る音声認識装置の概略構成を示すブロック図である。
【図１０】上記音声認識装置における補正データ記憶部のデータ構造の一例を示す図である。
【図１１】上記音声認識装置における音声照合部の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の第３の実施形態に係る音声認識装置の概略構成を示すブロック図である。
【図１３】上記音声認識装置における第２閾値記憶部のデータ構造の一例を示す図である。
【図１４】上記第２閾値記憶部に格納されている第２の閾値を、上記音声認識装置の認識単語辞書内に格納した場合の音声認識装置の概略構成を示すブロック図である。
【図１５】上記認識単語辞書のデータ構造の一例を示す図である。
【図１６】本発明の第４の実施形態に係る音声認識装置の概略構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００８０】
１、２０、３０、３０ａ、４０  音声認識装置
２  音声入力部
３  音声分析部
４  認識単語辞書
５、４１ａ〜４１ｃ  棄却単語辞書
７、２２  音声照合部
８  第１閾値記憶部
９、３１  第２閾値記憶部
２１  補正データ記憶部
３２  認識単語辞書（第２閾値記憶部）
４２  選択部
【図１】
2008129263.tif 000003
【図２】
2008129263.tif 000004
【図３】
2008129263.tif 000005
【図４】
2008129263.tif 000006
【図５】
2008129263.tif 000007
【図６】
2008129263.tif 000008
【図７】
2008129263.tif 000009
【図８】
2008129263.tif 000010
【図９】
2008129263.tif 000011
【図１０】
2008129263.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
2008129263.tif 000014
【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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