(57)【要約】【課題】背景雑音以外の要因による信頼度の低下に対応することができ、探索仮説間の尤度分布を考慮し、音声認識する際の認識精度を維持することができる音声認識装置及び音声認識プログラムを提供する。【解決手段】音声認識装置１は、特徴ベクトル算出手段３によって、入力音声の音響特徴量を算出し、エントロピー算出手段１１によって、音響特徴量の出力確率である音響スコアから、探索仮説の各ノードにおける各時刻のエントロピーを算出する。そして、音声認識装置１は、信頼度算出手段１３によって、エントロピーから、各時刻における音響スコアの重み付けを変更する基準となる信頼度を算出し、音響スコア重み付け変更手段１５によって、信頼度に基づいて、音響スコアの重み付けを変更する。【選択図】図１
2008064815.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された入力音声を、予め蓄積した音響モデルと言語モデルとを用いて音声認識する音声認識装置において、
前記入力音声を音声認識する候補となる音素の音素列に対して、前記音素列の各音素を探索する探索経路となる各時刻の探索仮説において、当該探索仮説中の前記音素をモデル化した音素モデルの各状態に対応付けられる入力音声の音響特徴量を算出する音響特徴量算出手段と、
この音響特徴量算出手段で算出された音響特徴量及び前記音響モデルを用いて得られた前記音響特徴量の出力確率である音響スコアから、前記探索仮説の各状態における各時刻のエントロピーを算出するエントロピー算出手段と、
このエントロピー算出手段で算出したエントロピーから、各時刻における前記音響スコアと、前記言語スコアとの相対関係を示す重み付けに関し、前記音響スコアの重み付けを変更する基準となる信頼度を算出する信頼度算出手段と、
この信頼度算出手段で算出された信頼度に基づいて、前記音響スコアの重み付けを変更する音響スコア重み付け変更手段と、
を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
入力された入力音声を、予め蓄積した音響モデルと言語モデルとを用いて音声認識する音声認識装置において、
前記入力音声を音声認識する候補となる音素の音素列に対して、前記音素列の各音素を探索する探索経路となる各時刻の探索仮説において、当該探索仮説中の前記音素をモデル化した音素モデルの各状態に対応付けられる入力音声の音響特徴量を算出する音響特徴量算出手段と、
この音響特徴量算出手段で算出された音響特徴量及び前記音響モデルを用いて得られた前記音響特徴量の出力確率である音響スコアと、前記言語モデルを用いて得られた言語スコアとを累積した探索スコアから、前記探索仮説の各状態におけるある時刻のエントロピーと、前記時刻から所定時間前のエントロピーとの差分を算出するエントロピー算出手段と、
このエントロピー算出手段で算出したエントロピーの差分から、各時刻における前記音響スコアと、前記言語スコアとの相対関係を示す重み付けに関し、前記音響スコアの重み付けを変更する基準となる信頼度を算出する信頼度算出手段と、
この信頼度算出手段で算出された信頼度に基づいて、前記音響スコアの重み付けを変更する音響スコア重み付け変更手段と、
を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項３】
入力された入力音声を、予め蓄積した蓄積音声の音響特徴量の出力確率分布を混合正規分布モデルで表現した音響モデルと言語モデルとを用いて音声認識する音声認識装置において、
前記入力音声を音声認識する候補となる音素の音素列に対して、前記音素列の各音素を探索する探索経路となる各時刻の探索仮説において、当該探索仮説中の前記音素をモデル化した音素モデルの各状態に対応付けられる入力音声の音響特徴量を算出する音響特徴量算出手段と、
前記混合正規分布モデルの重み付き混合和から求められる出力確率を最大値近似することによって、前記音響特徴量算出手段で算出した音響特徴量の次元ごとの各時刻におけるエントロピーを算出するエントロピー算出手段と、
このエントロピー算出手段で算出したエントロピーから、各時刻における前記音響特徴量の次元ごとの重み付けを変更する基準となる信頼度を算出する信頼度算出手段と、
この信頼度算出手段で算出された信頼度に基づいて、前記音響特徴量の次元ごとの重み付けを変更する重み付け変更手段と、
を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項４】
入力された入力音声を、予め蓄積した蓄積音声の音響特徴量の出力確率分布を混合正規分布モデルで表現した音響モデルと言語モデルとを用いて音声認識する音声認識装置において、
前記入力音声を音声認識する候補となる音素の音素列に対して、前記音素列の各音素を探索する探索経路となる各時刻の探索仮説において、当該探索仮説中の前記音素をモデル化した音素モデルの各状態に対応付けられる入力音声の音響特徴量を算出する音響特徴量算出手段と、
この音響特徴量算出手段で算出された音響特徴量及び前記音響モデルを用いて得られた前記音響特徴量の出力確率である音響スコアと、前記言語モデルを用いて得られた言語スコアとを累積した探索スコアから、前記音響特徴量の次元ごとのある時刻のエントロピーと、前記時刻から所定時間前のエントロピーとの差分を算出するエントロピー算出手段と、
このエントロピー算出手段で算出したエントロピーの差分から、各時刻における前記音響特徴量の次元ごとの重み付けを変更する基準となる信頼度を算出する信頼度算出手段と、
この信頼度算出手段で算出された信頼度に基づいて、前記音響特徴量の次元ごとの重み付けを変更する重み付け変更手段と、
を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項５】
前記エントロピー算出手段は、前記探索仮説における各状態をクラスタリングするクラスタリング手段と、
このクラスタリング手段でクラスタリングしたクラスタの代表点におけるエントロピーを算出するエントロピー代表点算出手段と、
を備えることを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の音声認識装置。
【請求項６】
入力された入力音声を、予め蓄積した音響モデルと言語モデルとを用いて音声認識するために、コンピュータを、
前記入力音声を音声認識する候補となる音素の音素列に対して、前記音素列の各音素を探索する探索経路となる各時刻の探索仮説において、当該探索仮説中の前記音素をモデル化した音素モデルの各状態に対応付けられる入力音声の音響特徴量を算出する音響特徴量算出手段、
この音響特徴量算出手段で算出された音響特徴量及び前記音響モデルを用いて得られた前記音響特徴量の出力確率である音響スコアから、前記探索仮説の各状態における各時刻のエントロピーを算出するエントロピー算出手段、
このエントロピー算出手段で算出したエントロピーから、各時刻における前記音響スコアと、前記言語スコアとの相対関係を示す重み付けに関し、前記音響スコアの重み付けを変更する基準となる信頼度を算出する信頼度算出手段、
この信頼度算出手段で算出された信頼度に基づいて、前記音響スコアの重み付けを変更する音響スコア重み付け変更手段、
として機能させることを特徴とする音声認識プログラム。
【請求項７】
入力された入力音声を、予め蓄積した蓄積音声の音響特徴量の出力確率分布を混合正規分布モデルで表現した音響モデルと言語モデルとを用いて音声認識するために、コンピュータを、
前記入力音声を音声認識する候補となる音素の音素列に対して、前記音素列の各音素を探索する探索経路となる各時刻の探索仮説において、当該探索仮説中の前記音素をモデル化した音素モデルの各状態に対応付けられる入力音声の音響特徴量を算出する音響特徴量算出手段、
前記混合正規分布モデルの重み付き混合和から求められる出力確率を最大値近似することによって、前記音響特徴量算出手段で算出した音響特徴量の次元ごとの各時刻におけるエントロピーを算出するエントロピー算出手段、
このエントロピー算出手段で算出したエントロピーから、各時刻における前記音響特徴量の次元ごとの重み付けを変更する基準となる信頼度を算出する信頼度算出手段、
この信頼度算出手段で算出された信頼度に基づいて、前記音響特徴量の次元ごとの重み付けを変更する重み付け変更手段、
として機能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、入力音声を認識する音声認識装置及び音声認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、入力音声を認識する音声認識方法や音声認識装置において、各音素の特徴量の確率密度分布を用いた音響モデルと、単語の接続確率の統計を用いた言語モデルとにより、当該音響モデルから音響スコア及び当該言語モデルから言語スコアを算出して、算出したスコアに従って、音声認識した結果を出力するものが一般的である。
すなわち、このような音声認識方法や音声認識装置では、入力音声に対し、最も高い音響スコア（音響モデル尤度）及び言語スコア（単語接続確率）が得られる単語列を認識結果として出力している。
【０００３】
従来の音声認識方法や音声認識装置は、入力音声から、認識結果に達するまでの仮説である探索仮説を、繰り返し評価する際に、音響スコアと言語スコアとの重みを一定にして行っている。音響スコアと言語スコアとの重みを一定にすることは、音響モデルを作成するのに用いた学習音声と、現在入力されている入力音声とに整合性がある場合には、妥当であると言える。
【０００４】
しかし、入力音声に背景雑音が重畳されていたり、不明瞭な自由発話が含まれていたりした場合、音響モデルを作成するのに用いた学習音声と、現在入力されている入力音声との整合性の度合いが時々刻々と変化する場合がある。このように学習音声と入力音声との整合性の度合いが変化する時間（以下、背景雑音重畳区間または不整合区間という）には、音響モデルを用いて算出される音響スコアが妥当であると言えないことが生じる。
【０００５】
そこで、音響モデルを用いて算出された音響スコアがどれだけ妥当であるか否かを判定する基準となる何らかの基準値（信頼度）を算出し、この音響スコアの信頼度に応じて、音響スコアと言語スコアとの重みを動的に（逐次）変更することが望ましいとされている。つまり、音響スコアの信頼度が低い場合には、音響スコアの重みを低くし、相対的に言語スコアが高くなることで、探索仮説を評価する際に、音響的制約よりも、より強く言語的制約をかけることが可能になると共に、音響スコアと言語スコアとの和であるスコアの総和が小さくなるので、スコアの総和が小さいものから大きいものまで探索仮説を探索することとなり、探索仮説を探索する探索幅を広くとることができる（より多くの探索仮説を探索ビーム内に残せる）。
【０００６】
このように、音響スコアと言語スコアとの重みに着目し、背景雑音重畳区間において、音響スコアの重みを動的に変更しながら、探索仮説を探索する方法もいくつか提案されており、２つほど例示する。一つには、音響モデルとして用意した雑音モデル及び音声モデルの尤度比を、音響スコアの信頼度とするもので、この信頼度に基づいて、音響スコアの重みを変化させる方法（以下、従来法１）が挙げられる（特許文献１参照）。もう一つには、入力音声の入力パワーの変動量から当該入力音声のＳ／Ｎを推定し、このＳ／Ｎを音響スコアの信頼度として用いる方法（以下、従来法２）が挙げられる（非特許文献１参照）。
【０００７】
また、最尤仮説（最も尤度が高い探索仮説）の音響スコアの事後確率、若しくは、事後確率の対数値を信頼度として、探索仮説を探索する深さを動的に変える方法（以下、従来法３）も提案さている（非特許文献２参照）。この従来法３では、認識結果に達するまでに取り除かれる（枝刈りされる）探索仮説を少なくできることにより、音響スコアの重みを変化させることと同様の効果が得られると共に、入力音声に背景雑音が重畳されたり、入力音声が発声変形してしまったりしても、認識精度が低下することはない。
【０００８】
さらに、探索仮説間の尤度分布を考慮し、当該探索仮説を識別する識別カテゴリ間における特徴量の次元間にも動的に重みを付与する方法（以下、従来法４）も提案されている（非特許文献３参照）。この従来法４では、当該方法で行われた実験において、識別カテゴリが１３と非常に少ないため、全ての識別カテゴリを用いて探索仮説の尤度分布を考慮することが可能であり、特徴量の各次元の独立性を仮定した上で、各識別カテゴリの出力確率に混合正規分布を用いている。
【特許文献１】特開２００５−０９１５１８号公報
【非特許文献１】Eurospeech 2003 pp.2169-2172,”A Noise-Robst ASR Back-end Technique Based on Weighted Viterbi Recognition”
【非特許文献２】Interspeech 2005 pp.585-588,”A Confidence-Guided Dynamic Pruning Approach”
【非特許文献３】ICASSP 2006 I-41,”Entropy-Based Feature Parameter Weighting For Robst Speech Recognition”
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、従来法１及び２では、入力音声に背景雑音が重畳された場合に音響スコアの重みを変更することに特化した方法であり、自由発話中の音素の脱落や訛り等の発声変形のような、背景雑音以外の要因による信頼度の低下に対応することができないという問題がある。
【００１０】
また、従来法３では、事後確率を算出する際に、全ての音響スコアの尤度、若しくは、全ての音響スコアの近似が必要になるのに加え、認識結果に達するまでの探索途中で単一の探索仮説のみに着目してしまうので、探索仮説間の尤度分布が考慮されていないという問題がある。
【００１１】
さらに、従来法４では、トライフォンモデル等の大規模な音響モデルを用いる一般的な大語彙連続音声認識においては、全ての識別カテゴリの尤度分布を全ての時刻において考慮することが困難であるという問題がある。また、従来法４では、混合分布モデルにおいて、特徴量の次元間の独立性を仮定したために生じる誤認識が増加してしまう（認識精度が低下してしまう）という問題がある。
【００１２】
そこで、本発明では、前記した問題を解決し、背景雑音以外の要因による信頼度の低下に対応することができ、探索仮説間の尤度分布を考慮し、音声認識する際の認識精度を維持することができる音声認識装置及び音声認識プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
前記課題を解決するため、請求項１に記載の音声認識装置は、入力された入力音声を、予め蓄積した音響モデルと言語モデルとを用いて音声認識する音声認識装置において、音響特徴量算出手段と、エントロピー算出手段と、信頼度算出手段と、音響スコア重み付け変更手段と、を備える構成とした。
【００１４】
かかる構成によれば、音声認識装置は、音響特徴量算出手段によって、入力音声を音声認識する候補となる音素の音素列に対して、音素列の各音素を探索する探索経路となる各時刻の探索仮説において、当該探索仮説中の音素をモデル化した音素モデルの各状態に対応付けられる入力音声の音響特徴量を算出する。続いて、音声認識装置は、エントロピー算出手段によって、音響特徴量算出手段で算出された音響特徴量及び音響モデルを用いて得られた音響特徴量の出力確率である音響スコアから、探索仮説の各状態における各時刻のエントロピーを算出する。そして、音声認識装置は、信頼度算出手段によって、エントロピー算出手段で算出したエントロピーから、各時刻における音響スコアと言語スコアとの相対関係を示す重み付けに関し、音響スコアの重み付けを変更する基準となる信頼度を算出する。そして、音声認識装置は、音響スコア重み付け変更手段によって、信頼度算出手段で算出された信頼度に基づいて、音響スコアの重み付けを変更する。
【００１５】
請求項２に記載の音声認識装置は、入力された入力音声を、予め蓄積した音響モデルと言語モデルとを用いて音声認識する音声認識装置において、音響特徴量算出手段と、前記時刻から所定時間前のエントロピーとの差分を算出するエントロピー算出手段と、信頼度算出手段と、音響スコア重み付け変更手段と、を備える構成とした。
【００１６】
かかる構成によれば、音声認識装置は、音響特徴量算出手段によって、入力音声を音声認識する候補となる音素の音素列に対して、音素列の各音素を探索する探索経路となる各時刻の探索仮説において、当該探索仮説中の音素をモデル化した音素モデルの各状態に対応付けられる入力音声の音響特徴量を算出する。続いて、音声認識装置は、エントロピー算出手段によって、音響特徴量算出手段で算出された音響特徴量及び音響モデルを用いて得られた音響特徴量の出力確率である音響スコアと、言語モデルを用いて得られた言語スコアとを累積した探索スコアから、探索仮説の各ノードにおけるある時刻のエントロピーと、時刻から所定時間前のエントロピーとの差分を算出する。そして、音声認識装置は、信頼度算出手段によって、エントロピー算出手段で算出したエントロピーの差分から、各時刻における音響スコアと言語スコアとの相対関係を示す重み付けに関し、音響スコアの重み付けを変更する基準となる信頼度を算出する。そして、音声認識装置は、音響スコア重み付け変更手段によって、信頼度算出手段で算出された信頼度に基づいて、音響スコアの重み付けを変更する。
【００１７】
請求項３に記載の音声認識装置は、入力された入力音声を、予め蓄積した蓄積音声の音響特徴量の出力確率分布を混合正規分布モデルで表現した音響モデルと言語モデルとを用いて音声認識する音声認識装置において、音響特徴量算出手段と、エントロピー算出手段と、信頼度算出手段と、重み付け変更手段と、を備える構成とした。
【００１８】
かかる構成によれば、音声認識装置は、音響特徴量算出手段によって、入力音声を音声認識する候補となる音素の音素列に対して、音素列の各音素を探索する探索経路となる各時刻の探索仮説において、当該探索仮説中の音素をモデル化した音素モデルの各状態に対応付けられる入力音声の音響特徴量を算出する。続いて、音声認識装置は、エントロピー算出手段によって、混合正規分布モデルの重み付き混合和から求められる出力確率を最大値近似することによって、音響特徴量算出手段で算出した音響特徴量の次元ごとの各時刻におけるエントロピーを算出する。そして、音声認識装置は、信頼度算出手段によって、エントロピー算出手段で算出したエントロピーから、各時刻における音響特徴量の次元ごとの重み付けを変更する基準となる信頼度を算出する。そして、音声認識装置は、重み付け変更手段によって、信頼度算出手段で算出された信頼度に基づいて、音響特徴量の次元ごとの重み付けを変更する。
【００１９】
請求項４に記載の音声認識装置は、入力された入力音声を、予め蓄積した蓄積音声の音響特徴量の出力確率分布を混合正規分布モデルで表現した音響モデルと言語モデルとを用いて音声認識する音声認識装置において、音響特徴量算出手段と、エントロピー算出手段と、信頼度算出手段と、重み付け変更手段と、を備える構成とした。
【００２０】
かかる構成によれば、音声認識装置は、音響特徴量算出手段によって、入力音声を音声認識する候補となる音素の音素列に対して、音素列の各音素を探索する探索経路となる各時刻の探索仮説において、当該探索仮説中の音素をモデル化した音素モデルの各状態に対応付けられる入力音声の音響特徴量を算出する。続いて、音声認識装置は、エントロピー算出手段によって、音響特徴量算出手段で算出された音響特徴量及び音響モデルを用いて得られた音響特徴量の出力確率である音響スコアと、言語モデルを用いて得られた言語スコアとを累積した探索スコアから、音響特徴量の次元ごとのある時刻のエントロピーと、時刻から所定時間前のエントロピーとの差分を算出する。そして、音声認識装置は、信頼度算出手段によって、エントロピー算出手段で算出したエントロピーの差分から、各時刻における音響特徴量の次元ごとの重み付けを変更する基準となる信頼度を算出する。そして、音声認識装置は、重み付け変更手段によって、信頼度算出手段で算出された信頼度に基づいて、音響特徴量の次元ごとの重み付けを変更する。
【００２１】
請求項５に記載の音声認識装置は、請求項１から４のいずれか一項に記載の音声認識装置において、前記エントロピー算出手段が、クラスタリング手段と、エントロピー代表点算出手段と、を備える構成とした。
【００２２】
かかる構成によれば、音声認識装置は、クラスタリング手段によって、探索仮説における各状態をクラスタリングし、エントロピー代表点算出手段によって、クラスタリング手段でクラスタリングしたクラスタの代表点におけるエントロピーを算出する。
【００２３】
請求項６に記載の音声認識プログラムは、入力された入力音声を、予め蓄積した音響モデルと言語モデルとを用いて音声認識するために、コンピュータを、音響特徴量算出手段、エントロピー算出手段、信頼度算出手段、音響スコア重み付け変更手段、として機能させる構成とした。
【００２４】
かかる構成によれば、音声認識プログラムは、音響特徴量算出手段によって、入力音声を音声認識する候補となる音素の音素列に対して、音素列の各音素を探索する探索経路となる各時刻の探索仮説において、当該探索仮説中の音素をモデル化した音素モデルの各状態に対応付けられる入力音声の音響特徴量を算出し、エントロピー算出手段によって、音響特徴量算出手段で算出された音響特徴量及び音響モデルを用いて得られた音響特徴量の出力確率である音響スコアと、言語モデルを用いて得られた言語スコアとを累積した探索スコアから、探索仮説の各ノードにおける各時刻のエントロピーを算出する。そして、音声認識プログラムは、信頼度算出手段によって、エントロピー算出手段で算出したエントロピーから、各時刻における音響スコアと言語スコアとの相対関係を示す重み付けに関し、音響スコアの重み付けを変更する基準となる信頼度を算出し、音響スコア重み付け変更手段によって、信頼度算出手段で算出された信頼度に基づいて、音響スコアの重み付けを変更する。
【００２５】
請求項７に記載の音声認識装置プログラムは、入力された入力音声を、予め蓄積した蓄積音声の音響特徴量の出力確率分布を混合正規分布モデルで表現した音響モデルと言語モデルとを用いて音声認識するために、コンピュータを、音響特徴量算出手段、音響特徴量の次元ごとの各時刻におけるエントロピーを算出するエントロピー算出手段、信頼度算出手段、重み付け変更手段、として機能させる構成とした。
【００２６】
かかる構成によれば、音声認識プログラムは、音響特徴量算出手段によって、入力音声を音声認識する候補となる音素の音素列に対して、音素列の各音素を探索する探索経路となる各時刻の探索仮説において、当該探索仮説中の音素をモデル化した音素モデルの各状態に対応付けられる入力音声の音響特徴量を算出し、エントロピー算出手段によって、混合正規分布モデルの重み付き混合和から求められる出力確率を最大値近似することによって、音響特徴量算出手段で算出した音響特徴量の次元ごとの各時刻におけるエントロピーを算出する。そして、音声認識プログラムは、信頼度算出手段によって、エントロピー算出手段で算出したエントロピーから、各時刻における音響特徴量の次元ごとの重み付けを変更する基準となる信頼度を算出し、重み付け変更手段によって、信頼度算出手段で算出された信頼度に基づいて、音響特徴量の次元ごとの重み付けを変更する。
【発明の効果】
【００２７】
請求項１、６に記載の発明によれば、算出したエントロピーに基づいて、音響スコアの重み付けを変更しているので、自由発話中の音素の脱落や訛り等の発声変形等の背景雑音以外の要因による信頼度の低下に対応することができ、探索仮説間の尤度分布を考慮し、音声認識する際の認識精度を維持することができる。
【００２８】
請求項２に記載の発明によれば、ある時刻のエントロピーと所定時間前のエントロピーとの差分に基づいて、音響スコアの重み付けを変更しているので、発声変形等の背景雑音以外の要因による信頼度の低下に対応することができ、探索仮説間の尤度分布を考慮し、音声認識する際の認識精度を維持することができる。
【００２９】
請求項３、７に記載の発明によれば、音響特徴量の次元ごとの各時刻におけるエントロピーに基づいて、音響特徴量の各次元の重み付けを変更しているので、発声変形等の背景雑音以外の要因による信頼度の低下に対応することができ、探索仮説間の尤度分布を考慮し、音声認識する際の認識精度を維持することができる。
【００３０】
請求項４に記載の発明によれば、音響特徴量の次元ごとの、ある時刻におけるエントロピーと所定時間前におけるエントロピーとの差分に基づいて、音響特徴量の各次元の重み付けを変更しているので、発声変形等の背景雑音以外の要因による信頼度の低下に対応することができ、探索仮説間の尤度分布を考慮し、音声認識する際の認識精度を維持することができる。
【００３１】
請求項５に記載の発明によれば、クラスタリングすることで、似通った探索仮説の中で弁別する重要性の低いものについて、クラスタリングしたクラスタの代表点におけるエントロピーを算出することで、似通った探索仮説が多数存在することに起因する音響スコアの重みの低下を防止することができ、音声認識する際の認識精度を維持することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
次に、本発明の実施形態について、適宜、図面を参照しながら詳細に説明する。
（音声認識装置（第一実施形態）の構成）
図１は、音声認識装置（第一実施形態）のブロック図である。この図１に示すように、音声認識装置１は、入力音声に、背景雑音が重畳されたり、自由発話等が含まれたりした場合であっても、当該入力音声の音声認識を行って、認識精度を維持した認識結果を出力するもので、特徴ベクトル算出手段（音響特徴量算出手段）３と、音響モデル蓄積手段５と、言語モデル蓄積手段７と、探索繰り返し実行手段９と、エントロピー算出手段１１と、信頼度算出手段１３と、音響スコア重み付け変更手段１５とを備えている。
【００３３】
この音声認識装置１に入力される入力音声は、任意時間の長さを持つもので、実時間で発声されたものであってもよいし、予め蓄積（録音）されたものであってもよい。なお、入力音声が連続して入力されている限り、当該装置１は入力音声の音声認識の処理を実行し、所定時間以上（例えば、１０秒以上）入力がなかった場合（途切れた場合）、音声認識の処理を終了し、認識結果を出力する。
【００３４】
特徴ベクトル算出手段３は、入力音声の各時刻（ｔ）において、当該入力音声を音声認識する際の候補（音素、単語）となる探索仮説における各状態（ノード）に対応付けられる入力音声の音響特徴量を算出し、算出した音響特徴量を、特徴ベクトルとして出力するものである。
【００３５】
探索仮説は、最終的な認識結果を導き出すための認識仮説とも言え、具体的には、音素をモデル化した複数の音素モデルによって構成されている。
また、各状態は、探索仮説の候補を指し、ある時刻において、探索仮説の候補の中で不適当な候補が削除された後（枝刈り後）、適当な候補が生き残った状態を指している。
【００３６】
音響特徴量は、入力音声の音響的な特徴量、例えば、周波数、音圧等を指している。
特徴ベクトルは、音響特徴量をベクトルの成分とする共に、当該特徴量の個数を次元数とした、複数次元のベクトルである。
【００３７】
音響モデル蓄積手段５は、複数の話者が発声した参照音声を用いて作成した音響モデルを蓄積するものであって、一般的なハードディスクやメモリ等によって構成されている。
言語モデル蓄積手段７は、単語の接続確率の統計量を用いた言語モデルを蓄積するものであって、一般的なハードディスクやメモリ等によって構成されている。
【００３８】
探索繰り返し実行手段９は、音響モデル蓄積手段５に蓄積されている音響モデルと、言語モデル蓄積手段７に蓄積されている言語モデルとを用い、探索アルゴリズムに従って、探索仮説の候補の伸張と評価とを繰り返し実行するもので、探索仮説伸張手段９ａと、探索仮説評価手段９ｂとを備えている。この探索繰り返し実行手段９では、探索仮説伸張手段９ａ及び探索仮説評価手段９ｂが探索仮説の伸張と評価とを実行した後、最終的に言語スコアと音響スコアとを累積した探索スコアが最大となるものを、認識結果として出力する。
【００３９】
探索仮説伸張手段９ａは、言語モデル蓄積手段７に蓄積されている言語モデルを用いて、探索仮説の候補を伸張するもの、すなわち、上位ノードから複数の下位ノードに分岐する際に、どの下位ノードに探索仮説の候補を移行させるのかを、決定するものである。つまり、この探索仮説伸張手段９ａは、ある時刻（時刻ｔ）における探索仮説の候補（アクティブな探索仮説）から、所定時間後の次の探索仮説の候補まで、入力音声の入力がなくなるまで、逐次、探索仮説を伸張していくものである。
【００４０】
探索仮説評価手段９ｂは、探索仮説伸張手段９ａで伸張された探索仮説の候補を、特徴ベクトル算出手段３で算出された特徴ベクトルと、音響モデル蓄積手段５に蓄積されている音響モデルとを用いて、評価するものである。この探索仮説評価手段９ｂによる評価は、音響スコアを基準にして行われる。なお、これら探索仮説伸張手段９ａ及び探索仮説評価手段９ｂの具体的な動作は、音響スコアの重み付けを変更する一連の流れの中で説明する。
【００４１】
エントロピー算出手段１１は、探索仮説評価手段９ｂで評価された探索仮説の候補のノードに対応付けられる音響特徴量（特徴ベクトル）の出力確率である音響スコアから、各ノードにおける各時刻（時刻ｔ）のエントロピーを算出するもので、クラスタリング手段１１ａを備えている。この場合、エントロピー算出手段１１は、後記するように（後記する数式（２））、ある時刻における音響スコアと、この音響スコアの自然対数とを乗算した積の総和によって、エントロピーを算出している。
【００４２】
また、このエントロピー算出手段１１は、探索仮説評価手段９ｂで評価された探索仮説の候補のノードに対応付けられる音響特徴量（特徴ベクトル）の出力確率である音響スコアと言語モデルを用いて得られた言語スコアとを累積した探索仮説の探索スコア（累積スコア）から、ある時刻におけるエントロピーと、この時刻から所定時間前のエントロピーとの差分を算出することも可能である。この場合、エントロピー算出手段１１は、後記するように（後記する数式（６））、ある時刻における累積スコアと、この累積スコアの自然対数とを乗算した積の総和によって、エントロピーを算出している。
【００４３】
クラスタリング手段１１ａは、探索繰り返し実行手段９で伸張された探索仮説の候補をクラスタリングするものである。このクラスタリングは、似通った探索仮説の候補、例えば、当該探索仮説の候補がｌｅｆｔ−ｔｏ−ｒｉｇｈｔの３状態ＨＭＭで表現された音素ＨＭＭの各状態であり、これらを弁別する重要性が低い場合に行われる。そして、この場合、エントロピー算出手段１１は、クラスタリングしたクラスタの代表点におけるエントロピーを算出する。
【００４４】
信頼度算出手段１３は、エントロピー算出手段１１で算出されたエントロピーから、音響スコアの重み付けを変更する基準となる信頼度を算出するものである。この音響スコアの重み付けは、音響モデルを用いて求められる音響スコアと言語モデルを用いて求められる言語スコアとの相対関係を示すものである。この音響スコアの重み付けは、具体的には１．０程度の値を取り、この値が高いほど、時刻ｔにおける音響スコアは正確である（認識精度の向上に寄与できる）こととなる。また、音響スコアの重み付けが高くなると言うことは、入力音声に背景雑音や発声変形が含まれていないことを示すことにもなる。ちなみに、一般的な音声認識では、言語スコアに重み付けを行うことが多く、この重み付けの値は、自然対数を用いた場合８〜１４である。
【００４５】
この信頼度算出手段１３は、後記するように（後記する数式（８））、エントロピー算出手段１１で算出されたエントロピーに、当該エントロピーを評価する幅（信頼度が取り得る幅Ａｅ）を設定した定数を乗算し、指数化することで信頼度を算出している。このエントロピーを評価する幅（信頼度が取り得る幅Ａｅ）は、ある時刻におけるエントロピーに対し、エントロピーが大きいのであれば、入力音声によって得られる情報量が小さい（背景雑音等の余分な音声が含まれている）区間であるとして、この区間の信頼度が小さくなるように設定されたものである。逆に、このエントロピーを評価する幅は、エントロピーが小さいのであれば、入力音声によって得られる情報量が大きい（背景雑音等の余分な音声が含まれていない）区間であるとして、この区間の信頼度が大きくなるように設定されたものである。
【００４６】
また、この信頼度算出手段１３は、ある時刻におけるエントロピーと、この時刻から所定時間前のエントロピーとの差分から、音響スコアの重み付けを変更する基準となる信頼度を算出することも可能である。
【００４７】
信頼度算出手段１３は、後記するように（後記する数式（９）及び数式（１０））、エントロピー算出手段１１で算出されたエントロピーに、当該エントロピーを評価する幅（信頼度が取り得る幅Ａｓ）を設定した定数を乗算し、基準となる“１”から減算すること（数式（９）参照）で信頼度を算出している。そして、ある時刻におけるエントロピーと、この時刻から所定時間前のエントロピーとの差分をＩｔ（数式（１０）参照）で定義している。
【００４８】
音響スコア重み付け変更手段１５は、信頼度算出手段１３で算出された信頼度に基づいて、探索仮説評価手段９ｂで求められた音響スコアの重み付けを変更するものである。この音響スコアの重み付けは、信頼度を、音響スコアを算出する際の出力確率の指数として用いることで行われる。
【００４９】
なお、これら信頼度算出手段１３による信頼度の算出と、算出した信頼度を、音響スコア重み付け変更手段１５により音響スコアの重み付けに用いることとの具体的な説明は、後記する「音響スコアの重み付けを変更する一連の流れ」の中で行うこととする。
【００５０】
この音声認識装置１によれば、入力音声に含まれる背景雑音や発声変形等に起因して、算出される音響スコアが正確でなくなる場合に、音響スコア重み付け変更手段１５によって、当該音響スコアの重み付けを減少させて、相対的に言語スコアを増加させることで、音声認識する際の認識精度を維持することができる。
【００５１】
また、この音声認識装置１によれば、音響スコア重み付け変更手段１５によって、ある時刻のエントロピーと所定時間前のエントロピーとの差分に基づいて、音響スコアの重み付けを変更しているので、発声変形等の背景雑音以外の要因による信頼度の低下に対応することができ、探索仮説間の尤度分布を考慮し、音声認識する際の認識精度を維持することができる。
【００５２】
さらに、この音声認識装置１によれば、エントロピー算出手段１１によって、探索仮説の候補をクラスタリングすることで、似通った探索仮説の候補の中で弁別する重要性の低いものについて、クラスタリングしたクラスタの代表点におけるエントロピーを算出することで、似通った探索仮説が多数存在することに起因する音響スコアの重みの低下を防止することができ、音声認識する際の認識精度を維持することができる。
【００５３】
（音響スコアの重み付けを変更する一連の流れ）
これより、音声認識装置１によって、音響スコアの重み付けを変更する一連の流れを、数式を交えて説明する。
音声認識装置１は、入力音声が入力されると、特徴ベクトル算出手段３で特徴ベクトルを算出する。続いて、音声認識装置１は、探索繰り返し実行手段９の探索仮説伸張手段９ａ及び探索仮説評価手段９ｂによって、探索アルゴリズムを実行し、当該アルゴリズムに従って、探索仮説の候補を伸張して、伸張された探索仮説の候補と特徴ベクトル算出手段３で算出された特徴ベクトルとにより、探索仮説の候補の音響スコアを算出する。ここまでは、一般的な音声認識の手法と同じであり、一般的な音声認識においては、時刻ｔにおける探索仮説中の状態ｋの累積スコア（ビタビスコア）αｋ（ｔ）は次に示す数式（１）から求められる。なお、このαｋ（ｔ）は、この累積スコアは、言語スコアと音響スコアとの合計のスコアである。
【００５４】
【数１】
2008064815.tif 000003
【００５５】
この数式（１）において、Λ（ｔ−１）は、時刻ｔ−１において評価され、探索アルゴリズムによる適当な枝刈り後（探索仮説の候補の中で不適当なものが削除された後）に生き残った状態の集合であり、ａｉｋは状態ｉから状態ｋへの遷移確率（言語モデルによるもの）、λｋは状態ｋにおける特徴ベクトルｘｔの観測モデルであり、Ｐ（ｘｔ｜λｋ）は観測モデルλｋでの特徴ベクトルｘｔの観測確率（出力確率、すなわち、音響スコア）である。ここまでは、一般的な音声認識における探索仮説による候補の探索と同様の手順である。
【００５６】
そして、音声認識装置１では、エントロピー算出手段１１、信頼度算出手段１３及び音響スコア重み付け変更手段１５によって、Ｐ（ｘｔ｜λｋ）（λｋ∈Λ（ｔ）、Λ（ｔ）は時刻ｔに評価すべき探索仮説における状態）に重み付けを変更しながら、探索繰り返し実行手段９によって、探索を行う。
【００５７】
ここで、エントロピー算出手段１１では、特徴ベクトル算出手段３で特徴ベクトル（音響特徴量）が算出された際のエントロピー（Ｈｔ）を算出している。ここで、Ｈｔの算出方法として、第一のエントロピーＨｔ（λ）と第二のエントロピーＨｔ（α）の２通りの算出方法について説明する。第一のエントロピーＨｔ（λ）は、λｋからの出力確率に基づいて、次に示す数式（２）から求められる。
【００５８】
【数２】
2008064815.tif 000004
【００５９】
この数式（２）において、Ｐ（ｘｔ｜λｋ）は特徴ベクトルｘｔが得られたときのλｋ∈Λ（ｔ）の事後確率であり、次に示す数式（３）から求められる。
【００６０】
【数３】
2008064815.tif 000005
【００６１】
ただし、この事後確率の計算においては、数式（４）及び数式（５）であることを仮定している。
【００６２】
【数４】
2008064815.tif 000006
【００６３】
【数５】
2008064815.tif 000007
【００６４】
なお、数式（５）において、Ｎｔは探索仮説集合Λ（ｔ）中のλｋの総数である。
また、第二のエントロピーＨｔ（α）は、探索仮説の累積スコアαｋ（ｔ）＝Ｐ（λｋ｜ｘ１，・・・，ｘｔ）から算出し、次に示す数式（６）から求められる。
【００６５】
【数６】
2008064815.tif 000008
【００６６】
この数式（６）において、Ｐ（λｋ｜ｘ１，・・・，ｘｔ）は、累積スコアαｋ（ｔ）の事後確率であり、次に示す数式（７）から求められる。
【００６７】
【数７】
2008064815.tif 000009
【００６８】
そして、音声認識装置１は、信頼度算出手段１３によって、数式（２）及び数式（６）によって求められるエントロピーＨｔに基づいて、音響スコアの信頼度を定義し、音響スコア重み付け変更手段１５によって、定義した信頼度をそのまま、音響スコアの重みとして用いる。
【００６９】
音響スコアの信頼度は、エントロピーＨｔが増大した場合に、得られる情報量が小さくなるので、これに伴って小さくする必要がある。このため、得られる情報量が小さくなる部分（時間区間）では当該信頼度γｔを小さくするように、当該信頼度γｔが次に示す数式（８）又は数式（９）から求められる。
【００７０】
【数８】
2008064815.tif 000010
【００７１】
【数９】
2008064815.tif 000011
【００７２】
なお、数式（８）において、Ａｅは信頼度の取り得る幅を決定した定数であり、この数式（８）により、信頼度γｔは、エントロピーＨｔが減少した部分、すなわち、特定の状態において顕著な尤度が得られる部分（音響スコアが正確であるといえる時間区間）では、“１”に近づき、エントロピーＨｔが増大した部分（音響スコアが正確であるといえない時間区間）では、“０”に近づく。
【００７３】
また、数式（９）において、Ａｓも同様に信頼度が取り得る幅を決定した定数であり、Ｉｔは、次に示す数式（１０）から求められる。
【００７４】
【数１０】
2008064815.tif 000012
【００７５】
また、信頼度は、信頼度算出手段１３により、特徴ベクトルｘｔが得られる前後のエントロピーの差分である情報量で定義される。ここで、数式（１０）におけるＨ０ｔは、特徴ベクトルｘｔを観測する前のエントロピーであり、Ｈｔ（γ）を用いた場合には、数式（４）で仮定した条件から、次に示す数式（１１）及び数式（１２）から求められる。
【００７６】
【数１１】
2008064815.tif 000013
【００７７】
【数１２】
2008064815.tif 000014
【００７８】
さらに、第二のエントロピーＨｔ（α）を用いた場合には、数式（１）で仮定した条件から、次に示す数式（１３）、数式（１４）及び数式（１５）から求められる。
【００７９】
【数１３】
2008064815.tif 000015
【００８０】
【数１４】
2008064815.tif 000016
【００８１】
【数１５】
2008064815.tif 000017
【００８２】
そして、音声認識装置１は、音響スコア重み付け変更手段１５によって、Ｉ（ｔ）を用いた音響スコアの重み付けを行って、数式（１）に示した探索仮説の評価式を、次に示す数式（１６）を用いて再評価する。
【００８３】
【数１６】
2008064815.tif 000018
【００８４】
その後、音声認識装置１は、探索繰り返し実行手段９によって、再度探索アルゴリズムによる探索仮説の枝刈りと探索仮説の伸張を行った後、特徴ベクトルｘｔ＋１での探索仮説の評価を同様に行っていく。
【００８５】
なお、音声認識装置１では、信頼度算出手段１３によって、数式（８）又は数式（９）を用いて、信頼度、すなわち、音響スコアの重みを得ており、この音響スコアの重みは、特定の状態の事後確率が際立って大きい場合に大きな重みと言えることとなる。そして、この音響スコアの重みは、探索仮説における末端の全ての状態を対象として得られたものであり、全ての状態間の弁別の重要性を考慮したものではない。
【００８６】
このため、この音声認識装置１では、似通った特徴ベクトルの統計量を学習した状態が探索仮説中に多数存在すること（同じような探索仮説が多数存在すること）に起因して、音響スコアの重みが低下してしまう場合が生じる。例えば、前記したｌｅｆｔ−ｔｏ−ｒｉｇｈｔの３状態ＨＭＭで表現された音素ＨＭＭの各状態が挙げられる。
【００８７】
音声認識装置１において、認識精度を向上させるために、これら３状態ＨＭＭで表現された音素ＨＭＭの３状態を弁別する重要性は低い。つまり、特徴ベクトルの変化が小さい定常的な音素では、これらの３状態を表現する特徴ベクトルが非常に似通ったものである場合がある。また、前後の音素環境を考慮したトライフォンＨＭＭでは、中心音素ごとに音響モデルの類似度が高くなる場合が想定される。
【００８８】
そこで、この音声認識装置１では、エントロピー算出手段１１のクラスタリング手段１１ａによって、ＨＭＭの内部状態、若しくは、中心音素等を基準に、クラスタリングしたθｉ｛λ（θｉ，０），・・・，λ（θｉ，ｓ）｝を定義している。そして、このθｉを用いて、数式（２）及び数式（６）を拡張する。
【００８９】
ここでは、この音声認識装置１が、エントロピー算出手段１１のクラスタリング手段１１ａによって、音素ＨＭＭ中に含まれる状態をクラスタとし、探索仮説中で、アクティブなＨＭＭ｛θｉ∈Ｍｔ｝（現時点で評価されている探索仮説中の候補）におけるエントロピーを算出する場合を例として説明を行う。
【００９０】
各音素ＨＭＭθｉの事後確率ｐ−ｔ（θｉ）は、次に示す数式（１７）及び数式（１８）から求められる。
【００９１】
【数１７】
2008064815.tif 000019
【００９２】
【数１８】
2008064815.tif 000020
【００９３】
この数式（１８）のλ＾ｔ（θｔ）は、各音素ＨＭＭθｉの状態λ（θｉ，ｓ）のうち最大の尤度が得られる状態である。この場合、数式（２）で求められるエントロピーは、次に示す数式（１９）から求められる。
【００９４】
【数１９】
2008064815.tif 000021
【００９５】
（音声認識装置の動作）
次に、図２に示すフローチャートを参照して、音声認識装置１の動作を説明する（適宜、図１参照）。
まず、音声認識装置１は、入力音声が入力されると、初期仮説（無音モデルをアクティブ）を設定する（ステップＳ１）。続いて、音声認識装置１は、特徴ベクトル算出手段３によって、入力音声の特徴ベクトル（音響特徴量）を算出する（ステップＳ２）。
【００９６】
そして、音声認識装置１は、探索繰り返し実行手段９によって、音響モデル蓄積手段５で蓄積されている音響モデルを用いて音響スコアを算出する（ステップＳ３）。そして、音声認識装置１は、エントロピー算出手段１１によって、エントロピーを算出する（ステップＳ４）。
【００９７】
そして、音声認識装置１は、信頼度算出手段１３によって、エントロピー算出手段１１で算出したエントロピーに基づいて、信頼度を算出する（ステップＳ５）。さらに、音声認識装置１は、音響スコア重み付け変更手段１５によって、信頼度算出手段１３で算出した信頼度を音響スコアの指数として用いることで、当該音響スコアの重み付けを変更する（ステップＳ６）。
【００９８】
そして、音声認識装置１は、入力音声があるか否かを判定し（ステップＳ７）、入力音声があると判定した場合（ステップＳ７、Ｙｅｓ）には、探索繰り返し実行手段９の探索仮説評価手段９ｂによって、重み付けが変更された音響スコアを用いて、探索仮説の候補を評価し直し、探索繰り返し実行手段９の探索仮説伸張手段９ａによって、言語モデル蓄積手段７で蓄積されている言語モデルを用いて算出した言語スコアにより、探索仮説の候補を伸張して（ステップＳ８）、ステップＳ２に戻る。
【００９９】
また、音声認識装置１は、入力音声があると判定しなかった場合（ステップＳ７、Ｎｏ）には、探索繰り返し実行手段９の中で、音響スコアと言語スコアとを累積した探索スコアが最大となるものを、認識結果として出力する（ステップＳ９）。
【０１００】
（音声認識装置（第二実施形態）の構成）
図３は、音声認識装置（第二実施形態）のブロック図である。この図３に示すように、音声認識装置１Ａは、入力音声に、背景雑音が重畳されたり、自由発話等が含まれたりした場合であっても、当該入力音声の音声認識を行って、認識精度を維持した認識結果を出力するもので、特徴ベクトル算出手段３と、音響モデル蓄積手段５と、言語モデル蓄積手段７と、探索繰り返し実行手段９と、エントロピー算出手段１１Ａと、信頼度算出手段１３Ａと、音響特徴量重み付け変更手段（重み付け変更手段）１５Ａとを備えている。なお、図１に示した音声認識装置１と同様の構成については、同一の符号を付して、その説明を省略する。
【０１０１】
エントロピー算出手段１１Ａは、混合正規分布モデルの重み付き混合和から求められる出力確率を最大値近似することによって、特徴ベクトル算出手段３で算出した音響特徴量の次元ごとの各時刻におけるエントロピーを算出するもので、クラスタリング手段１１ａを備えている。なお、このエントロピー算出手段１１Ａによる混合正規分布モデルの重み付き混合和から求められる出力確率を最大値近似とは、混合分布（後記する混合要素）を、最大値が得られる単一分布で近似することである。この場合、エントロピー算出手段１１Ａは、後記するように（後記する数式（２４））、ある時刻における混合要素の事後確率と、この混合要素の事後確率の自然対数とを乗算した積の総和によって、エントロピーを算出している。
【０１０２】
また、このエントロピー算出手段１１Ａは、探索仮説評価手段９ｂで評価された探索仮説の候補のノードに対応付けられる音響特徴量（特徴ベクトル）の出力確率である音響スコアと言語モデルを用いて得られた言語スコアとを累積した探索仮説の探索スコア（累積スコア）から、ある時刻におけるエントロピーと、この時刻から所定時間前のエントロピーとの差分を算出することも可能である。なお、ここでは、このエントロピー算出手段１１Ａでは、エントロピー算出手段１１で探索スコアを算出する場合と同じように、算出している。
【０１０３】
信頼度算出手段１３Ａは、エントロピー算出手段１１Ａで算出されたエントロピーから、音響特徴量の重み付けを変更する基準となる信頼度を算出するものである。この音響特徴量の重み付けは、音響特徴量の各次元間の相対関係を示すものである。この音響特徴量の重み付けは、各次元で重み付けを行わない場合には、１．０を取り、各次元で重み付けを行う場合には、この１．０を基準とした値を取る。そして、この値が高いほど、時刻ｔにおける音響特徴量の各次元の中で重要な次元である（認識精度の向上に寄与できる）こととなる。
【０１０４】
この信頼度算出手段１３Ａは、後記するように（後記する数式（２５））、エントロピー算出手段１１Ａで算出されたエントロピーに、当該エントロピーを評価する幅（信頼度が取り得る幅Ｂｅ）を設定した定数を乗算し、指数化することで信頼度を算出している。このエントロピーを評価する幅（信頼度が取り得る幅Ｂｅ）は、ある時刻におけるエントロピーに対し、エントロピーが大きいのであれば、入力音声によって得られる情報量が小さい（背景雑音等の余分な音声が含まれている）区間であるとして、この区間の信頼度が小さくなるように設定されたものである。逆に、このエントロピーを評価する幅は、エントロピーが小さいのであれば、入力音声によって得られる情報量が大きい（背景雑音等の余分な音声が含まれていない）区間であるとして、この区間の信頼度が大きくなるように設定されたものである。
【０１０５】
また、この信頼度算出手段１３Ａは、ある時刻におけるエントロピーと、この時刻から所定時間前のエントロピーとの差分から、音響特徴量の重み付けを変更する基準となる信頼度を算出することも可能である。
【０１０６】
信頼度算出手段１３Ａは、後記するように（後記する数式（２６））、エントロピー算出手段１１Ａで算出されたエントロピーに、当該エントロピーを評価する幅（信頼度が取り得る幅Ｂｓ）を設定した定数を乗算し、基準となる“１”から減算すること（数式（２６）参照）で信頼度を算出している。
【０１０７】
音響特徴量重み付け変更手段１５Ａは、信頼度算出手段１３Ａで算出された信頼度に基づいて、特徴ベクトル算出手段３で求められた音響特徴量の各次元の重み付けを変更するものである。
【０１０８】
この音声認識装置１Ａによれば、音響特徴量重み付け変更手段１５Ａによって、音響特徴量の次元ごとの各時刻におけるエントロピーに基づいて、音響特徴量の各次元の重み付けを変更しているので、発声変形等の背景雑音以外の要因による信頼度の低下に対応することができ、探索仮説間の尤度分布を考慮し、音声認識する際の認識精度を維持することができる。
【０１０９】
また、音声認識装置１Ａによれば、音響特徴量の次元ごとの、ある時刻におけるエントロピーと所定時間前におけるエントロピーとの差分に基づいて、音響特徴量の各次元の重み付けを変更しているので、発声変形等の背景雑音以外の要因による信頼度の低下に対応することができ、探索仮説間の尤度分布を考慮し、音声認識する際の認識精度を維持することができる。
【０１１０】
（音響特徴量の重み付けを変更する一連の流れ）
これより、音声認識装置１Ａによって、音響特徴量の各次元の重み付けを変更する一連の流れを、数式を交えて説明する。
まず、音声認識装置１Ａは、特徴ベクトル算出手段３によって算出した特徴ベクトル、つまり、ある時刻ｔにおける音響特徴量ｘｔのｄ次元目の特徴量をｘｔｄとしたとき、探索仮説中のアクティブな各状態｛λｉ∈Ｓｔ｝の次元ｄごとの事後確率ｐ−ｔ（λｉ，ｄ）を次に示す数式（２０）及び数式（２１）から求められる。
【０１１１】
【数２０】
2008064815.tif 000022
【０１１２】
【数２１】
2008064815.tif 000023
【０１１３】
この数式（２１）において、ρ（λｉ，ｍ）は、状態（混合正規分布）λｉのｍ番目の混合要素（正規分布）であり、ωρ（λｉ，ｍ）は、ρ（λｉ，ｍ）の混合重みであり、ρ＾ｔ（λｉ）はλｉ中の最大の尤度が得られる混合要素ρ（λｉ，ｍ＾）である。そして、このときのρ＾ｔ（λｉ）の混合重みはωρ＾ｔ（λｉ）＝ωρ（λｉ，ｍ＾）である。この音声認識装置１Ａでは、以上のように混合重みを求めている。
【０１１４】
ここで、この音声認識装置１Ａによる混合重みの求め方と、従来法（ＩＣＡＳＳＰ２００６）による混合重みの求め方との違いを明確にするために、この従来法について説明する。
【０１１５】
従来法（ＩＣＡＳＳＰ２００６）では、混合重みは次に示す数式（２２）及び数式（２３）から求められる。
【０１１６】
【数２２】
2008064815.tif 000024
【０１１７】
【数２３】
2008064815.tif 000025
【０１１８】
音声認識装置１Ａでは、従来法の混合要素の尤度和演算を最大値近似している点が異なっている。音声認識装置１Ａでは、この最大値近似により、音響特徴量の各次元において、次元ごとに独立に算出した尤度を用いて重み付け尤度を得る際に、次元間の独立性が保たれるため、算出された尤度の精度が向上することとなる。
【０１１９】
次に、数式（２０）によって得られた事後確率ｐ−ｔ（λｉ，ｄ）を用いて、数式（２）に対応するｄ次のエントロピーＨｔ（λ）（ｄ）を次に示す数式（２４）から求める。
【０１２０】
【数２４】
2008064815.tif 000026
【０１２１】
さらに、ここで、数式（６）に対応するｄ次のエントロピーＨｔ（α）（ｄ）も同様にρ＾ｔ（λｉ）を用いて算出可能であり、音響特徴量を観測することにより得られる情報量Ｉｔ（ｄ）も同様に算出可能である。
【０１２２】
さらに、音声認識装置１Ａでは、信頼度算出手段１３Ａによって、次元ごとの信頼度ψｔ（ｄ）も次に示す数式（２５）及び数式（２６）から求められる。
【０１２３】
【数２５】
2008064815.tif 000027
【０１２４】
【数２６】
2008064815.tif 000028
【０１２５】
なお、数式（２５）において、Ｂｅ及びＢｓは、信頼度が取り得る幅を決めるための定数である。そして、音声認識装置１Ａでは、この信頼度を用いて、状態λｉのＤ次元の音響特徴量の次元重み付き音響スコアを次に示す数式（２７）から求める。
【０１２６】
【数２７】
2008064815.tif 000029
【０１２７】
なお、この音声認識装置１Ａでは、入力音声全体で求めた音響スコアの重み付けの平均値であるγ−が従来法（γ−＝１．０）と異なるため、言語スコアのおもみである言語重みや、探索仮説の候補を探索する際の探索範囲である探索ビーム等の探索パラメータの最適化が必要になる場合が生じる。このような場合、音声認識装置１Ａでは、入力音声全体で求めた音響スコアの重み付けの平均値であるγ−を用いて、音響スコアの重み付けを、次に示す数式（２８）及び数式（２９）から求める。
【０１２８】
【数２８】
2008064815.tif 000030
【０１２９】
【数２９】
2008064815.tif 000031
この数式（２９）により、平均値が１．０になるように補正したγ´ｔを用いて重み付けを行うことで、従来通りの探索パラメータで音声認識することができる。
【０１３０】
（音声認識装置の動作）
次に、図４に示すフローチャートを参照して、音声認識装置１Ａの動作を説明する（適宜、図３参照）。
まず、音声認識装置１Ａは、入力音声が入力されると、初期仮説（無音モデルをアクティブ）を設定する（ステップＳ１１）。続いて、音声認識装置１Ａは、特徴ベクトル算出手段３によって、入力音声の特徴ベクトル（音響特徴量）を算出する（ステップＳ１２）。
【０１３１】
そして、音声認識装置１Ａは、探索繰り返し実行手段９によって、音響モデル蓄積手段５で蓄積されている音響モデルを用いて音響スコアを算出する（ステップＳ１３）。そして、音声認識装置１Ａは、エントロピー算出手段１１Ａによって、エントロピーを算出する（ステップＳ１４）。
【０１３２】
そして、音声認識装置１Ａは、信頼度算出手段１３Ａによって、エントロピー算出手段１１Ａで算出したエントロピーに基づいて、信頼度を算出する（ステップＳ１５）。さらに、音声認識装置１Ａは、音響特徴量重み付け変更手段１５Ａによって、信頼度算出手段１３Ａで算出した信頼度を音響特徴量の指数として用いることで、当該音響特徴量の次元ごとの重み付けを変更する（ステップＳ１６）。
【０１３３】
そして、音声認識装置１Ａは、入力音声があるか否かを判定し（ステップＳ１７）、入力音声があると判定した場合（ステップＳ１７、Ｙｅｓ）には、探索繰り返し実行手段９の探索仮説評価手段９ｂによって、重み付けが変更された音響特徴量を用いて、探索仮説の候補を評価し直し、探索繰り返し実行手段９の探索仮説伸張手段９ａによって、言語モデル蓄積手段７で蓄積されている言語モデルを用いて算出した言語スコアにより、探索仮説の候補を伸張して（ステップＳ１８）、ステップＳ１２に戻る。
【０１３４】
また、音声認識装置１Ａは、入力音声があると判定しなかった場合（ステップＳ１７、Ｎｏ）には、探索繰り返し実行手段９の中で、音響スコアと言語スコアとを累積した探索スコアが最大となるものを、認識結果として出力する（ステップＳ１９）。
【０１３５】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前記実施形態には限定されない。例えば、本実施形態では、音声認識装置１及び音声認識装置１Ａとして説明したが、当該装置１及び当該装置１Ａの各構成の処理を、汎用的また特殊なコンピュータ言語で記述した音声認識プログラムとして構成することも可能である。この場合、同様の効果が得られる。
【０１３６】
また、音声認識装置１及び音声認識装置１Ａで用いた数式のバリエーションとして、数式（１）及び数式（１３）で示したＰ（ｘｔ｜λｋ）を、Ｐ（λｋ｜ｘｔ）に置き換えることも可能である。この置き換えたものを次の数式（３０）及び数式（３１）に示す。
【０１３７】
【数３０】
2008064815.tif 000032
【０１３８】
【数３１】
2008064815.tif 000033
【０１３９】
つまり、このＰ（λｋ｜ｘｔ）は特徴ベクトルｘｔが得られた際の観測モデルλｋの観測確率である。そして、このＰ（λｋ｜ｘｔ）は、前記した数式（３）から求めることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１４０】
【図１】本発明の実施形態に係る音声認識装置（第一実施形態）のブロック図である。
【図２】図１に示した音声認識装置（第一実施形態）の動作を示したフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態に係る音声認識装置（第二実施形態）のブロック図である。
【図４】図３に示した音声認識装置（第二実施形態）の動作を示したフローチャートである。
【符号の説明】
【０１４１】
１、１Ａ      音声認識装置
３            特徴ベクトル算出手段
５            音響モデル蓄積手段
７            言語モデル蓄積手段
９            探索繰り返し実行手段
９ａ          探索仮説伸張手段
９ｂ          探索仮説評価手段
１１、１１Ａ  エントロピー算出手段
１１ａ        クラスタリング手段
１３、１３Ａ  信頼度算出手段
１５          音響スコア重み付け変更手段
１５Ａ        音響特徴量重み付け変更手段
【図１】
2008064815.tif 000034
【図２】
2008064815.tif 000035
【図３】
2008064815.tif 000036
【図４】
2008064815.tif 000037