(57)【要約】【課題】利用者に選択を強いること無く、完全に自動で話者適応を実行できるようにする。【解決手段】音響分析部１１は、入力音声の音響特徴量を抽出する。音響モデルデータベース１３及び言語モデルデータベース１４には、抽出された音響特徴量に基づいて音声認識を実行するための統計的な音響モデル及び言語モデルが格納されている。探索処理部１２は、音響特徴量に統計モデルを適用して探索処理を実行し、音声認識結果を出力する。認識結果修正部１５には、探索処理により出力される認識結果テキストに対して利用者からの修正を加えられる。適応利用判定部１７は、修正テキストに対する信頼度スコアを算出し、修正テキストを話者適応に利用するか否かを閾値判定する。話者適応部１８は、修正テキストを話者適応に利用すると判定された場合に話者適応を実行する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声の音響特徴量を抽出する音響分析部と、
該抽出された音響特徴量に基づいて音声認識を実行するための統計モデルが格納された統計モデルデータベースと、
音響特徴量に該統計モデルを適用して探索処理を実行する探索処理部と、
探索処理により出力される認識結果テキストに対して利用者からの修正を加える認識結果修正部と、
修正テキストに対する信頼度スコアを算出し、該修正テキストを話者適応に利用するか否かを閾値判定する適応利用判定部と、
修正テキストを話者適応に利用すると判定された場合に話者適応を実行する話者適応部と、
を備えたことを特徴とする話者適応装置。
【請求項２】
前記適応利用判定部において、前記修正テキストを認識対象とする判定用統計モデルを作成し、入力音声より得られた音響特徴量に判定用統計モデルを適用して探索処理を実行して得られる修正テキストに対する累積尤度を基に信頼度スコアを算出することを特徴とする請求項１に記載の話者適応装置。
【請求項３】
前記適応利用判定部において、前記修正テキストに対する累積尤度を処理フレーム数で除することにより得られるフレーム正規化尤度を信頼度スコアとすることを特徴とする請求項２に記載の話者適応装置。
【請求項４】
前記適応利用判定部において、前記修正テキストに対する累積尤度と、探索処理部にて得られる認識結果テキストに対する累積尤度を基に信頼度スコアを算出することを特徴とする請求項２に記載の話者適応装置。
【請求項５】
前記適応利用判定部において、前記修正テキストに対するフレーム正規化尤度と、前記探索処理部にて得られる認識結果テキストに対する累積尤度とをその処理フレーム数で除した認識結果テキストに対するフレーム正規化尤度を基に信頼度スコアを算出することを特徴とする請求項４に記載の話者適応装置。
【請求項６】
前記適応利用判定部において、前記修正テキストと認識結果テキストとのフレーム正規化尤度の差から信頼度スコアを算出することを特徴とする請求項５に記載の話者適応装置。
【請求項７】
入力音声の音響特徴量を抽出する第１のステップと、
該音響特徴量に統計モデルを適用して探索処理を実行する第２のステップと、
該探索処理により出力される認識結果テキストに対して利用者からの修正が加えられたかどうかを判断する第３のステップと、
修正テキストに対する信頼度スコアを算出し、該修正テキストを話者適応に利用するか否かを閾値判定する第４のステップと、
該修正テキストを話者適応に利用すると判定された場合に話者適応を実行する第５のステップと、
を備えたことを特徴とする話者適応方法。
【請求項８】
入力音声の音響特徴量を抽出する第１のステップと、
該音響特徴量に統計モデルを適用して探索処理を実行する第２のステップと、
該探索処理により出力される認識結果テキストに対して利用者からの修正が加えられたかどうかを判断する第３のステップと、
修正テキストに対する信頼度スコアを算出し、該修正テキストを話者適応に利用するか否かを閾値判定する第４のステップと、
該修正テキストを話者適応に利用すると判定された場合に話者適応を実行する第５のステップと、
をコンピュータに実行させるための話者適応プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータや携帯端末で音声入力を行うための音声認識の話者適応装置、話者適応方法及び話者適応プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、音声認識装置は、図３に示すように、音響分析部１０１と、探索処理部１０２との２つの主要素から構成されている。
【０００３】
図３において、入力音声信号は、音響分析部１０１に送られ、音響分析部１０１で入力音声から音響特徴量が抽出される。
【０００４】
音響分析部１０１は、図４に示すように、音声区間において、入力音声から長さＴのフレームを切り出し、このフレーム内の音声信号から、その特徴を表すｎ次元の音響特徴量を抽出する。このとき、図４に示すように、フレームの切り出し位置を△Ｔずつシフトしながら進め、音声区間の始端から終端まで、音響特徴量の抽出処理を実行する。
【０００５】
図３において、音響分析部１０１で抽出された音響特徴量は、探索処理部１０２に送られる。また、音響モデルデータベース１０３及び言語モデルデータベース１０４には、予め作成された統計的な音響モデル及び言語モデルが格納されている。
【０００６】
探索処理部１０２は、その音響特徴量を基に、音響モデルデータベース１０３及び言語モデルデータベース１０４の統計的な音響モデル及び言語モデルに従って探索処理を行い、その探索結果から、音声認識結果を出力する。
【０００７】
探索処理部１０２では、言語モデルで定義される遷移可能な単語列のうち、入力音声に対していずれが最も確からしいかを探索する。言語モデルとしては、単語の遷移パターンを予め定義しておく固定文法モデル、或いは、ある時刻までに確定した単語列に従い、次に遷移可能な単語が確率的に定まる確率文法モデルのいずれかが用いられる。
【０００８】
図５は、固定文法モデルの一例である。図５に示す固定文法モデル例では、初めの無音状態「Ｓｉｌ」から遷移可能な単語は、「伊藤」、「糸井」、「今井」、「土井」の４通りであり、その次に唯一遷移可能な単語「です」を経由して、最終的に再び無音状態「Ｓｉｌ」へ遷移するような単語列が定義されている。即ち、この場合、「［Ｓｉｌ］{伊藤｜糸井｜今井｜土井}です[Ｓｉｌ］」のうち、最尤単語列がいずれであるかを探索することになる。
【０００９】
固定文法モデル、確率文法モデルのいずれを用いる場合でも、フレーム毎の音響特徴量を用いた探索処理は、単語を更に細分化した音節単位あるいは音素単位で進められる。各々の単語は、音素毎のＨＭＭ（ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  ｍｏｄｅｌ：  隠れマルコフモデル)状態系列を連結した形で表される。
【００１０】
図６は、単語「今井」のＨＭＭ状態系列を示すものである。単語「今井」の音素表現は、「ｉ／ｍ／ａ／ｉ」であるが、一般に探索処理性能向上のため、図６に示すような前後の音素に依存したＨＭＭ状態系列が用いられる。ここで、「Ｓｉｌ−ｉ＋ｍ」は、音素「ｉ」の先行音素が「Ｓｉ１」、後続音素が「ｍ」である場合のＨＭＭ状態系列を表す。各々のＨＭＭ状態には自身への遷移(自己遷移)と右隣のＨＭＭ状態への遷移(ＬＲ遷移)が許されており、自己遷移確率、ＬＲ遷移確率が音響モデルに記述されている。また、音響モデルには、フレーム毎に得られる音響特徴量の各ＨＭＭ状態に対する尤もらしさ(音響尤度)を算出するための出力確率分布が記述されている。
【００１１】
図３において、探索処理部１０２は、フレーム毎にそのフレームで考慮すべき全てのＨＭＭ状態について、自己遷移、ＬＲ遷移それぞれの場合の遷移確率と音響尤度の和(累積尤度)を算出し、ＨＭＭ状態遷移として尤もらしい(累積尤度の高い)遷移を選ぶことを繰り返し、最終的に最も累積尤度の高いＨＭＭ状態系列を決定する。このように最尤のパスを探索するアルゴリズムは、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムと呼ばれている。
【００１２】
係る音声認識装置において、利用者が固定されていない汎用的な音声認識アプリケーションでは、音響モデルデータベース１０３に格納された不特定話者モデルが音響モデルとして用いられる。不特定話者モデルに記述されている遷移確率及び出力確率分布といったパラメータは、予め収集された多数話者による発声データを基に学習されたものである。不特定話者モデルを用いることで、どのような利用者の発声に対してもある程度の認識性能を得ることができる。
【００１３】
一方、ある特定話者から収集された発声データにより不特定話者モデルのパラメータを更新した話者適応モデルを用いることで、不特定話者モデルを用いる場合よりもその特定話者の発声に対する認識性能を向上させることができる。このようなパラメータ更新は話者適応と呼ばれ、一般にＭＡＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ  Ａ  Ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ）、ＭＬＬＲ（Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）といった手法が利用されている。例えば、利用者が固定されている可能性の高い携帯電話等での音声認識アプリケーションを考える場合、話者適応モデルの利用が有効である。
【００１４】
話者適応には、発声データとラベルと呼ばれる発声内容を表すテキストの組が必要である。これは、発声データを基にラベルに含まれるＨＭＭ状態のパラメータを更新するためである。
【００１５】
例えば、音声認識アプリケーションが予め指定した単語や文章を利用者に読み上げ(エンロール)させることで、発声データ内容とラベルが完全に一致する組を得ることができる。このような組を用いて実行する話者適応は、教師あり適応と呼ばれている。
【００１６】
しかしながら、複数の単語や文章を読み上げなければならないエンロールは利用者にとって煩わしいものであり、話者適応、あるいは音声認識アプリケーション自体の利用を阻む可能性がある。また、一般的な、初めて音声認識アプリケーションを利用する前に一度だけ行われるエンロールでは、利用者音声の経時変化に対応できない。即ち、利用者がエンロールを行い話者適応モデルが作成された場合でも、利用者の音声は時間の経過とともに変化するものであるため、次第にその音響モデルに記述されたパラメータとのずれが大きくなり、認識性能が低下する。
【００１７】
これらの問題に対し、音声認識装置による認識結果テキストをラベルとして用いることで、利用者にエンロールを強いること無く、話者適応に必要な発声データとラベルの組を得ることができるようにしたものが提案されている（例えば、特許文献１参照。）。このような話者適応は教師なし適応と呼ばれており、音声認識アプリケーションが利用される度に話者適応の実行が可能であるため、利用者音声の経時変化にも対応できる。
【００１８】
しかしながら、教師なし話者適応では、認識結果に誤りがあった場合に、かえって音響モデルの性能の低下を招いてしまうという問題がある。そこで、修正テキストをラベルとする方法が提案されている。図７は、ラベルとして修正テキストを利用した教師なし話者適応を行う従来の音声認識装置の一例である。
【００１９】
前述の一般的な音声認識装置と同様、音響分析部１０１で入力音声の音響特徴量が抽出され、探索処理部１０２で認識結果テキストが得られる。探索処理部１０２からの認識結果テキストは、認識結果修正部１０５に送られる。また、音響分析部１０１からの音響特徴量は発声データとして特徴量データベース１０６に蓄積される。
【００２０】
利用者は、音声認識結果を確認し、認識結果が間違っていると、キーボード、テンキー等の入力装置１０９を介して、修正を加え、認識結果修正部１０５で認識結果テキストに対して修正が加えられる。そして、適応利用選択部１０７で、利用者から話者適応への利用が選択された修正テキストのみが、それに対応する特徴量データベース１０６に蓄積された音響特徴量と組み合わせて、話者適応部１０８での話者適応に利用される。
【特許文献１】特開２００３−２４１７８７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２１】
しかしながら、上述のような教師なし適応では、キーボード、テンキー等の入力装置１０９を介して、認識結果テキストに利用者からの修正が加えられた修正テキストをラベルとして用いて、話者適応を行っているが、修正テキストが必ずしも発声データと一致しているとは限らない。
【００２２】
例えば、携帯電話上で音声認識アプリケーションを用いてテキスト入力を行う場合を考える。利用者は入力すべきテキストを用いてある目的(検索、メール等)を達成しようとしているため、認識結果が誤りであったとすると、殆どの場合、テンキー入力等で認識結果テキストに修正が加えられると考えられる。利用者は入力したい内容を発声したはずであり、この修正テキストと発声データの内容は一致する可能性が高い。
【００２３】
ただし、必ずしも両者が一致するとは限らない。例えば、利用者が「伊藤さん」と入力したにもかかわらず、音声認識結果が「糸井さん」となったような場合、利用者は、テンキー等を使って「伊藤さん」と修正する。このとき、さらに、「伊藤太郎くん」と修正する可能性もある。この場合、発声データは「伊藤さん」なのに対して修正テキストは「伊藤太郎くん」であり、修正テキストと発声データとは一致しなくなる。
【００２４】
このように、修正テキストと発声データとは必ずしも一致するとは限らないため、修正テキストを全てラベルとして話者適応に用いることは、適応話者モデルの性能低下を招く可能性がある。
【００２５】
これに対し、従来手法では、認識結果が修正される度に、修正テキストを話者適応に利用するか否かの選択を利用者に促し、利用すると選択された場合のみ修正テキストをラベルとした話者適応が実行される。
【００２６】
しかしながら、教師なし適応の利点は、音声認識アプリケーションの利用に伴う自動的な話者適応の実行によって、利用者に煩わしさを感じさせないことにあり、利用者に話者適応実行の選択作業を強いることはこの利点に反する。また、利用者の発声データ内容に関する記憶が曖昧な場合には、修正テキストと発声データ内容が一致していないにもかかわらず、話者適応に用いられ、適応話者モデルの性能低下を招く可能性がある。
【００２７】
そこで、本発明は、上述の課題を鑑みてなされたものであり、利用者に選択を強いること無く、話者適応に利用する修正テキストと発声データの組を正確に決定することで、完全に自動で話者適応を実行することができる話者適応装置、話者適応方法及び話者適応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】
【００２８】
本発明は、上記の課題を解決するために以下の事項を提案している。
（１）本発明は、入力音声の音響特徴量を抽出する音響分析部と、
該抽出された音響特徴量に基づいて音声認識を実行するための統計モデルが格納された統計モデルデータベースと、音響特徴量に該統計モデルを適用して探索処理を実行する探索処理部と、探索処理により出力される認識結果テキストに対して利用者からの修正を加える認識結果修正部と、修正テキストに対する信頼度スコアを算出し、該修正テキストを話者適応に利用するか否かを閾値判定する適応利用判定部と、修正テキストを話者適応に利用すると判定された場合に話者適応を実行する話者適応部と、を備えたことを特徴とする話者適応装置を提案している。
【００２９】
（２）本発明は、（１）の話者適応装置において、前記適応利用判定部において、前記修正テキストを認識対象とする判定用統計モデルを作成し、入力音声より得られた音響特徴量に判定用統計モデルを適用して探索処理を実行して得られる修正テキストに対する累積尤度を基に信頼度スコアを算出することを特徴とする話者適応装置を提案している。
【００３０】
（３）本発明は、（２）の話者適応装置において、前記適応利用判定部において、前記修正テキストに対する累積尤度を処理フレーム数で除することにより得られるフレーム正規化尤度を信頼度スコアとすることを特徴とする話者適応装置を提案している。
【００３１】
（４）本発明は、（２）の話者適応装置において、前記適応利用判定部において、前記修正テキストに対する累積尤度と、探索処理部にて得られる認識結果テキストに対する累積尤度を基に信頼度スコアを算出することを特徴とする話者適応装置を提案している。
【００３２】
（５）本発明は、（４）の話者適応装置において、前記適応利用判定部において、前記修正テキストに対するフレーム正規化尤度と、前記探索処理部にて得られる認識結果テキストに対する累積尤度とをその処理フレーム数で除した認識結果テキストに対するフレーム正規化尤度を基に信頼度スコアを算出することを特徴とする話者適応装置を提案している。
【００３３】
（６）本発明は、（５）の話者適応装置において、前記適応利用判定部において、前記修正テキストと認識結果テキストとのフレーム正規化尤度の差から信頼度スコアを算出することを特徴とする話者適応装置を提案している。
【００３４】
（７）本発明は、入力音声の音響特徴量を抽出する第１のステップと、該音響特徴量に統計モデルを適用して探索処理を実行する第２のステップと、該探索処理により出力される認識結果テキストに対して利用者からの修正が加えられたかどうかを判断する第３のステップと、修正テキストに対する信頼度スコアを算出し、該修正テキストを話者適応に利用するか否かを閾値判定する第４のステップと、該修正テキストを話者適応に利用すると判定された場合に話者適応を実行する第５のステップと、を備えたことを特徴とする話者適応方法を提案している。
【００３５】
（８）本発明は、入力音声の音響特徴量を抽出する第１のステップと、該音響特徴量に統計モデルを適用して探索処理を実行する第２のステップと、該探索処理により出力される認識結果テキストに対して利用者からの修正が加えられたかどうかを判断する第３のステップと、修正テキストに対する信頼度スコアを算出し、該修正テキストを話者適応に利用するか否かを閾値判定する第４のステップと、該修正テキストを話者適応に利用すると判定された場合に話者適応を実行する第５のステップと、をコンピュータに実行させるための話者適応プログラムを提案している。
【発明の効果】
【００３６】
本発明によれば、修正テキストに対する信頼度スコアを算出し、修正テキストを話者適応に利用するか否かを閾値判定し、修正テキストを話者適応に利用すると判定された場合に、話者適応を実行する。これにより、利用者に選択を強いること無く、話者適応に利用する修正テキストと発声データの組を決定でき、利用者に煩わしさを感じさせること無く、完全に自動で話者適応を実行することができるという効果がある。また、発声内容に関する利用者の記億に依存せず話者適応への利用可否判定を行うため、修正テキストと発声データ内容が一致する組をより正確に選出し、話者適応に利用することで適応話者モデルの性能を向上させることができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３７】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組み合わせを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。
【００３８】
図１は、本実施形態の機能ブロックを示すものである。
図１において、入力音声信号は、音響分析部１１に送られ、音響分析部１１で入力音声から音響特徴量が抽出される。
【００３９】
音響分析部１１で抽出された音響特徴量は、探索処理部１２に送られる。また、この音響特徴量は、話者適応処理のために、発声データとして特徴量データベース１６に保存される。
【００４０】
音響モデルデータベース１３及び言語モデルデータベース１４には、予め作成された統計的な音響モデル及び言語モデルが格納されている。探索処理部１２では、その音響特徴量を基に、音響モデルデータベース１３及び言語モデルデータベース１４の統計的な音響モデル及び言語モデルに従って探索処理が行われ、その探索結果から、音声認識結果が出力される。なお、これら音響分析処理及び探索処理は、一般的な音声認識装置と同様である。
【００４１】
利用者は、音声認識結果を確認し、認識結果が間違っていると、キーボード、テンキー等の入力装置１９を介して修正を加える。認識結果修正部１５では、認識結果テキストに対して利用者からの修正が加えられる。そして、修正テキストが適応利用判定部１７に送られる。
【００４２】
適応利用判定部１７は、認識結果修正部１５で得られる修正テキストから作成した判定用言語モデルにより、音響分析部１１で得られる入力音声の音響特徴量の探索処理を実行し、修正テキストの累積尤度を算出する。これを基に修正テキストの信頼度スコアを算出し、信頼度スコアが予め定められた閾値による条件を満たす場合、修正テキストと入力音声の内容が一致し、話者適応に利用可能であると判定する。
【００４３】
すなわち、適応利用判定部１７では、まず得られた修正テキストからその内容のみを認識対象とする言語モデル(判定用言語モデル)が作成される。これは修正テキストのみに依存して作成されるため、探索処理部１２にて用いる言語モデルで認識対象としていない単語または単語列となる場合もある。次に、音響モデルデータベース１３及び言語モデルデータベース１４の判定用の音響モデル及び言語モデルと、を用いて、対応する音響特徴量の探索処理が実行され、修正テキストに対する累積尤度が算出される。
【００４４】
ここで、判定用言語モデルの認識対象の単語または単語列は１通りであるため、必ず認識結果は修正テキストと一致することとなる。算出された累積尤度より信頼度スコアが算出され、信頼度スコアが予め定められた閾値による条件を満たす場合、修正テキストと発声データ内容が一致し、話者適応に利用可能であると判定される。
【００４５】
また、適応利用判定部１７での処理は、修正テキストの全体、あるいは一部のみの何れも処理対象とすることができる。
【００４６】
なお、信頼度スコアとして、例えば、算出された累積尤度を探索処理で処理されたフレーム数で除したフレーム正規化尤度を用いることが考えられる。これは、累積尤度自体は処理フレーム数の増加に従い増加するため、閾値判定に適さないためである。
【００４７】
また、修正テキストの累積尤度だけでなく、探索処理部１２にて認識結果を得る際に算出される累積尤度を併用して信頼度スコアを算出することも考えられる。たとえば、修正テキストに対するフレーム正規化尤度と、探索処理部１２にて得られる認識結果テキストに対する累積尤度をその処理フレーム数で除した認識結果テキストに対するフレーム正規化尤度を基に信頼度スコアを算出する。
【００４８】
次に、適応利用判定部１７において、信頼度スコアが予め定められた閾値による条件を満たすと判断された場合には、話者適応部１８において、話者適応処理が実行される。話者適応処理では、修正テキストをラベルとし、特徴量データベース１６に保存されているそれと対応する音響特徴量を発声データとして組み合わせ、音響モデルデータベース１３の音響モデルを話者に適応させるような処理が行われる。
【００４９】
以上説明したように、本実施形態では、適応利用判定部１７により、認識結果修正部１５で得られる修正テキストから作成した判定用言語モデルにより、音響分析部１１で得られる入力音声の音響特徴量の探索処理を実行し、修正テキストの累積尤度を算出し、これを基に修正テキストの信頼度スコアを算出し、信頼度スコアが予め定められた閾値による条件を満たす場合に、話者適応部１８で話者適応処理を実行するようにしている。このため、話者適応に利用する修正テキストと発声データの組を正しく決定することができる。
【００５０】
例えば、利用者が「伊藤さん」と音声入力したにもかかわらず、音声認識結果が「糸井さん」となったような場合、利用者は、入力装置１９により、認識結果修正部１５で、「伊藤さん」と修正する。また、このとき、さらに、「伊藤太郎くん」と修正する可能性もある。「伊藤さん」と修正した場合には、修正テキストの累積尤度は閾値より大きくなるため、話者適応処理が実行される。これに対して、「伊藤太郎くん」と修正した場合には、修正テキストの累積尤度は閾値より小さくなるため、話者適応処理が実行されない。
【００５１】
このように、本実施形態では、利用者に選択を強いること無く、話者適応に利用する修正テキストと発声データの組を決定することで、利用者に煩わしさを感じさせること無く、完全に自動で話者適応を実行することができる。また、発声内容に関する利用者の記億に依存せず話者適応への利用可否判定を行うため、修正テキストと発声データ内容が一致する組をより正確に選出し、話者適応に利用することで、適応話者モデルの性能を向上させることができる。
【００５２】
なお、本発明は、図１と同等な処理を行うハードウェア又はこれと同等のソフトウェアで実現することができる。図２は、本発明の実施形態のフローチャートを示すものである。
【００５３】
図２において、音声が入力されると（ステップＳ１）、この入力音声の音響特徴量が抽出される（ステップＳ２）。また、この抽出された音響特徴量が発声データとして保存される（ステップＳ３）。そして、その音響特徴量を基に、統計的な音響モデル及び言語モデルに従って探索処理が行われ（ステップＳ４）、その探索結果から、音声認識結果が出力される（ステップＳ５）。
【００５４】
認識結果テキストに対して、利用者からの修正が加えられたかどうかが判断される（ステップＳ６）。修正が加えられていない場合には、ステップＳ１にリターンする。修正が加えられている場合には、修正テキストから判定言語モデルが作成される（ステップＳ７）。そして、作成された判定用言語モデルにより、入力音声の音響特徴量の探索処理を実行し、修正テキストの累積尤度を基に、修正テキストの信頼度スコアが算出される（ステップＳ８）。この信頼度スコアが予め定められた閾値により大きいかどうかが判断される（ステップＳ９）。信頼度スコアが閾値より小さければ、ステップＳ１にリターンする。信頼度スコアが閾値より大きければ、話者適応処理を実行して（ステップＳ１０）、ステップＳ１にリターンする。
【００５５】
なお、ソースとなるプログラムは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体で提供される。また、ソースとなるプログラムは、コンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、ソースとなるプログラムは、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い。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、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００５６】
本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】本発明の一実施形態のブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態の説明に用いるフローチャートである。
【図３】音声認識装置の基本構成のブロック図である。
【図４】音響分析のフレーム処理の説明図である。
【図５】固定文法モデルの説明図である。
【図６】前後音素環境依存ＨＭＭ状態の説明図である。
【図７】従来の教師なし話者適応を行う音声認識装置の一例のブロック図である。
【符号の説明】
【００５８】
１１：音響分析部
１２：探索処理部
１３：音響モデルデータベース
１４：言語モデルデータベース
１５：認識結果修正部
１６：特徴量データベース
１７：適応利用判定部
１８：話者適応部
１９：入力装置
【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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