(57)【要約】【課題】使用者の自由な発話を認識する場合でも、キーワードを適切に把握して該発話の認識精度を向上することができる音声認識装置、音声認識方法、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、入力音声を認識してテキストに変換するテキスト変換手段１１と、単語列スコアを用いて該テキストを解析する処理の結果を第１の音声候補群としてスコアと共に出力する第１の構文解析手段３１と、単語スコアを用いて該テキストを解析する処理の結果を第２の音声候補群としてスコアと共に出力する第２の構文解析手段３２と、第１の音声候補と第２の音声候補からスコアに基づいて最終的な音声候補群を決定する音声候補群決定手段３３とを備える。比較判断手段３４により最も高いスコアをとる第１の音声候補と、最も高いスコアをとる第２の音声候補とが一致しないと判断された場合には、当該第２の音声候補の最も高いスコアを所定値増やす。【選択図】図１
2008076812.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された音声を認識することにより、該音声を単語列で表現されるテキストに変換するテキスト変換手段と、
前記テキスト変換手段により変換されたテキストに含まれる単語及び単語列の特徴に基づいて算出される単語列スコアを用いて該テキストを解析する処理を実行し、該処理の結果を第１の音声候補群として、各音声候補のスコアと共に出力する第１の構文解析手段と、
前記テキスト変換手段により変換されたテキストに含まれる単語の特徴に基づいて算出される単語スコアを用いて該テキストを解析する処理を実行し、該処理の結果を第２の音声候補群として、各音声候補のスコアと共に出力する第２の構文解析手段と、
前記第１の音声候補群と前記第２の音声候補群から、各音声候補のスコアに基づいて、最終的な音声候補群を決定する音声候補群決定手段と、
前記第１の音声候補群と前記第２の音声候補群とを比較して、一致する音声候補があるか否かを判断する比較判断手段とを備え、
前記比較判断手段により、前記第１の音声候補群に含まれる音声候補のうち最も高いスコアをとる第１の音声候補と、前記第２の音声候補群に含まれる音声候補のうち最も高いスコアをとる第２の音声候補とが、一致しないと判断された場合には、当該第２の音声候補の最も高いスコアを所定値増やすことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
請求項１記載の音声認識装置において、
前記音声候補群決定手段は、前記第１及び第２の音声候補群に含まれる音声候補のうちスコアの高さが所定順位内の音声候補群を、前記最終的な音声候補群として決定することを特徴とする音声認識装置。
【請求項３】
請求項１記載の音声認識装置において、
前記第１及び第２の音声候補群に含まれる複数の音声候補を各音声候補のスコアに基づいて報知する報知手段と、該報知手段により報知された複数の音声候補のうち少なくとも１つを選択する選択手段とを備え、前記音声候補群決定手段は、該選択手段により選択された音声候補群を、前記最終的な音声候補群として決定することを特徴とする音声認識装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか記載の音声認識装置において、少なくとも前記音声候補群決定手段により決定された最終的な音声候補群に基づいて所定の制御処理を実行する制御手段を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項５】
入力された音声を認識することにより、該音声を単語列で表現されるテキストに変換するテキスト変換ステップと、
前記テキスト変換ステップで変換されたテキストに含まれる単語及び単語列の特徴に基づいて算出される単語列スコアを用いて該テキストを解析する処理を実行し、該処理の結果を第１の音声候補群として、各音声候補のスコアと共に出力する第１の構文解析ステップと、
前記テキスト変換ステップで変換されたテキストに含まれる単語の特徴に基づいて算出される単語スコアを用いて該テキストを解析する処理を実行し、該処理の結果を第２の音声候補群として、各音声候補のスコアと共に出力する第２の構文解析ステップと、
前記第１の音声候補群に含まれる音声候補のうち最も高いスコアをとる第１の音声候補と、前記第２の音声候補群に含まれる音声候補のうち最も高いスコアをとる第２の音声候補とを比較して、一致するか否かを判断する比較判断ステップと、
前記比較判断ステップで一致しないと判断された場合に、前記第２の音声候補の最も高いスコアを所定値増やすスコア決定ステップと、
前記第１の音声候補群と前記第２の音声候補群から、各音声候補のスコアに基づいて、最終的な音声候補群を決定する音声候補群決定ステップとを備えたことを特徴とする音声認識方法。
【請求項６】
入力された音声を認識することにより、該音声を単語列で表現されるテキストに変換するテキスト変換処理と、
前記テキスト変換処理により変換されたテキストに含まれる単語及び単語列の特徴に基づいて算出される単語列スコアを用いて該テキストを解析し、該解析の結果を第１の音声候補群として、各音声候補のスコアと共に出力する第１の構文解析処理と、
前記テキスト変換処理により変換されたテキストに含まれる単語の特徴に基づいて算出される単語スコアを用いて該テキストを解析し、該解析の結果を第２の音声候補群として、各音声候補のスコアと共に出力する第２の構文解析処理と、
前記第１の音声候補群と、前記第２の音声候補群とを比較して、一致する音声候補があるか否かを判断する比較判断処理と、
前記比較判断処理により、前記第１の音声候補群に含まれる音声候補のうち最も高いスコアをとる第１の音声候補と、前記第２の音声候補群に含まれる音声候補のうち最も高いスコアをとる第２の音声候補とが、一致しないと判断された場合に、当該第２の音声候補の最も高いスコアを所定値増やすスコア決定処理と、
前記第１の音声候補群と前記第２の音声候補群から、各音声候補のスコアに基づいて、最終的な音声候補群を決定する音声候補群決定処理とを前記コンピュータに実行させる機能を有す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、入力された音声を認識する音声認識装置、音声認識方法、及び音声認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、例えば、使用者が機器の操作等を行うシステムにおいて、使用者により入力される音声を認識して、機器の操作等に必要な情報を取得する音声認識装置が用いられている。このような音声認識装置では、使用者により入力される音声（発話）を認識し、認識した結果に基づいて使用者に応答して使用者の次の発話を促すことで、使用者との対話が行われる。そして、使用者との対話を認識した結果から、機器の操作等を行うために必要な情報が取得される。
【０００３】
この音声認識装置において、入力される音声として、予め登録されたコマンドだけでなく、言い回しが限定されない使用者の自由な発話を受け付ける音声認識装置が提案されている。この音声認識装置では、入力される音声を音響的特徴から単語に変換すると共に、単語列の出現確率（Ｎグラム）に基づいて解析して、単語列で表現されるテキストとして認識する手法（ディクテーション）が用いられる。ここで、「テキスト」とは、単語の列で表現された、所定の意味を有する有意構文である。しかし、このような自由な発話を受け付ける音声認識装置では、曖昧な入力音声を認識する必要があるため解析が難しく、誤認識の可能性が高くなる。このため、ディクテーションによる認識結果について、誤認識した可能性のある単語や単語列を、他の手法により再認識することにより認識精度を向上する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
この特許文献１の音声認識装置では、ディクテーションの認識結果から、ディクテーションによる認識処理の際の確信度（単語列の出現確率から算出される）が所定の閾値以下の単語や単語列を「再認識対象単語列」とする。そして、この再認識対象単語列の部分の音声についてルールを用いた音声認識を行う。ルールとは、全ての単語列に対して、出現確率ではなく出現するか否かを規定するものであり、ルールを用いた音声認識では、出現すると規定された単語列のみが認識結果となり得る。特許文献１の音声認識装置では、ディクテーションの認識結果の再認識対象単語列以外の部分から、再認識対象単語列について満たすべき所定の条件を決定し、ルールを用いてこの条件を満たすように音声認識を行う。そして、ルールを用いた音声認識の結果でディクテーションの認識結果を置換する。
【特許文献１】特開２００５−２０２１６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記音声認識装置では、ディクテーションによる音声認識において、確信度の低い単語が誤認識された単語であることを前提としている。しかし、ディクテーションによる音声認識では、ある単語の確信度が低いからといって、その単語自体が誤認識されていることにはならない。すなわち、ディクテーションの認識結果で単語の確信度が低いとは、その単語がディクテーションにより認識されたテキスト（文）の中で文脈から外れていることを意味する。このとき、文脈から外れているにも拘わらず認識結果として出力されたということは、むしろ、その単語は使用者が意識して音響的に明瞭に発音した単語（キーワード）であると考えられる。このため、上記音声認識装置のように、確信度の低い単語の音声を再認識して他の単語に置換する方法では、認識精度を向上することができないという問題がある。
【０００６】
本発明は、上記事情に鑑み、使用者の自由な発話を認識する場合でも、キーワードを適切に把握して該発話の認識精度を向上することができる音声認識装置、音声認識方法、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】
【０００７】
本発明の音声認識装置は、入力された音声を認識することにより、該音声を単語列で表現されるテキストに変換するテキスト変換手段と、テキスト変換手段により変換されたテキストに含まれる単語及び単語列の特徴に基づいて算出される単語列スコアを用いて該テキストを解析する処理を実行し、該処理の結果を第１の音声候補群として、各音声候補のスコアと共に出力する第１の構文解析手段と、テキスト変換手段により変換されたテキストに含まれる単語の特徴に基づいて算出される単語スコアを用いて該テキストを解析する処理を実行し、該処理の結果を第２の音声候補群として、各音声候補のスコアと共に出力する第２の構文解析手段と、第１の音声候補群と第２の音声候補群から、各音声候補のスコアに基づいて、最終的な音声候補群を決定する音声候補群決定手段と、第１の音声候補群と第２の音声候補群とを比較して、一致する音声候補があるか否かを判断する比較判断手段とを備え、比較判断手段により、第１の音声候補群に含まれる音声候補のうち最も高いスコアをとる第１の音声候補と、第２の音声候補群に含まれる音声候補のうち最も高いスコアをとる第２の音声候補とが、一致しないと判断された場合には、当該第２の音声候補の最も高いスコアを所定値増やすことを特徴とする。
【０００８】
本発明の音声認識装置によれば、第１の構文解析手段は、入力された音声を認識して得られたテキストに対して、該テキストに含まれる単語及び単語列の特徴に基づいて算出される単語列スコアを用いて、該テキストを解析する処理を実行する。ここで、「スコア」とは、音声候補（入力音声の認識結果の候補とされた単語又は単語列）が音響的観点や言語的観点等のさまざまな観点から入力音声に該当するもっともらしさ（尤度、確信度）を表す指数を意味する。「単語列スコア」は、例えば、単語及び単語列の出現確率等に基づいて算出されるものであり、この単語列スコアを用いることにより、予め登録されたコマンドだけでなく、言い回しが限定されない使用者の自由な発話を認識可能となる。
【０００９】
また、第２の構文解析手段は、入力された音声を認識して得られたテキストに対して、該テキストに含まれる単語の特徴に基づいて算出される単語スコアを用いて、該テキストを解析する処理を実行する。「単語スコア」は、例えば、単語毎の出現確率等に基づいて算出される。
【００１０】
このとき、第１の音声候補群に含まれる音声候補のうち最も高いスコアをとる第１の音声候補と、第２の音声候補群に含まれる音声候補のうちの最も高いスコアをとる第２の音声候補とが、一致しないと判断された場合に、本発明では、最終的な音声候補群をキーワードの意味、キーワードが有する機能を反映させた音声候補群にするために、第２の音声候補群のうちの最も高いスコアをとる第２の音声候補のスコアを所定値増やす。
【００１１】
そして、音声候補群決定手段は、第１の音声候補群と第２の音声候補群から、各音声候補のスコアに基づいて最終的な音声候補群を決定する。このとき、第２の音声候補群のうちの最も高いスコアをとる第２の音声候補のスコアが増やされているので、キーワードの意味を含む音声候補が最終的な音声候補群のうちの上位に入る可能性が高くなる。よって、本発明の音声認識装置によれば、例えば使用者の自然な発話が入力されても、キーワードが適切に把握されるので、該発話の認識精度を向上することができる。
【００１２】
また、本発明の音声認識装置において、音声候補群決定手段は、第１及び第２の音声候補群に含まれる音声候補のうちスコアの高さが所定順位内の音声候補群を、最終的な音声候補群として決定することが好ましい。
【００１３】
この場合、キーワードの意味を含むと考えられる第２の音声候補のスコアが増やされているので、当該第２の音声候補が、スコアの高さが所定順位内の音声候補（例えば、最も高いスコアを有する音声候補）となる可能性が高い。よって、例えば使用者の自然な発話が入力されても、キーワードを適切に把握して最終的な音声候補群を決定することができ、該発話の認識精度を向上することができる。
【００１４】
また、本発明の音声認識装置において、第１及び第２の音声候補群に含まれる複数の音声候補を各音声候補のスコアに基づいて報知する報知手段と、該報知手段により報知された複数の音声候補のうち少なくとも１つを選択する選択手段とを備え、音声候補群決定手段は、該選択手段により選択された音声候補群を、最終的な音声候補群として決定することが好ましい。
【００１５】
この場合、キーワードの意味を含むと考えられる第２の音声候補のスコアが増やされているので、報知される複数の音声候補に使用者の発話に該当する音声候補を高い確率で含ませることができ、使用者は意図に沿った音声候補を選択可能となる。よって、例えば使用者の自然な発話が入力されても、キーワードを適切に把握して最終的な音声候補群を決定することができ、該発話の認識精度を向上することができる。
【００１６】
また、本発明の音声認識装置において、少なくとも音声候補群決定手段により決定された最終的な音声候補群に基づいて所定の制御処理を実行する制御手段を備えることが好ましい。
【００１７】
この場合、制御手段により、最終的な音声候補群に基づいて、例えば予め定められた複数の制御処理（シナリオ）のうちから所定の制御処理が決定されて実行される。所定の制御処理は、例えば、制御対象である機器や機能を、発話から取得された情報に基づいて制御する処理や、使用者への音声や画面表示による応答を制御する処理等である。このとき、本発明によれば、例えば使用者の自然な発話が入力されても、キーワードが適切に把握されて最終的な音声候補群が決定されているので、所定の制御処理を使用者の意図に応じて適切に決定して実行することができる。
【００１８】
なお、制御手段は、最終的な音声候補群と共に、音声認識装置が搭載されたシステム（例えば車両等）の状態や使用者の状態、或いは制御対象である機器や機能の状態等を考慮して、所定の制御処理を決定して実行することも可能である。また、使用者の対話履歴や、機器の状態変化等を記憶する記憶手段を備え、制御手段は、最終的な音声候補群と共にこの対話履歴や状態変化等を考慮して、所定の制御処理を決定することも可能である。
【００１９】
次に、本発明の音声認識方法は、入力された音声を認識することにより、該音声を単語列で表現されるテキストに変換するテキスト変換ステップと、テキスト変換ステップで変換されたテキストに含まれる単語及び単語列の特徴に基づいて算出される単語列スコアを用いて該テキストを解析する処理を実行し、該処理の結果を第１の音声候補群として、各音声候補のスコアと共に出力する第１の構文解析ステップと、テキスト変換ステップで変換されたテキストに含まれる単語の特徴に基づいて算出される単語スコアを用いて該テキストを解析する処理を実行し、該処理の結果を第２の音声候補群として、各音声候補のスコアと共に出力する第２の構文解析ステップと、第１の音声候補群に含まれる音声候補のうち最も高いスコアをとる第１の音声候補と、第２の音声候補群に含まれる音声候補のうち最も高いスコアをとる第２の音声候補とを比較して、一致するか否かを判断する比較判断ステップと、比較判断ステップで一致しないと判断された場合に、第２の音声候補の最も高いスコアを所定値増やすスコア決定ステップと、第１の音声候補群と第２の音声候補群から、各音声候補のスコアに基づいて、最終的な音声候補群を決定する音声候補群決定ステップとを備え
たことを特徴とする。
【００２０】
本発明の音声認識方法によれば、本発明の音声認識装置に関して説明したように、第２の音声候補群のうちの最も高いスコアとる第２の音声候補のスコアを増やすので、キーワードの意味を含む音声候補が最終的な音声候補群のうちの上位に入る可能性が高くなる。よって、この音声認識方法によれば、使用者の自然な発話が入力されても、キーワードが適切に把握されるので、該発話の認識精度を向上することができる。
【００２１】
次に、本発明の音声認識プログラムは、入力された音声を認識することにより、該音声を単語列で表現されるテキストに変換するテキスト変換処理と、テキスト変換処理により変換されたテキストに含まれる単語及び単語列の特徴に基づいて算出される単語列スコアを用いて該テキストを解析し、該解析の結果を第１の音声候補群として、各音声候補のスコアと共に出力する第１の構文解析処理と、テキスト変換処理により変換されたテキストに含まれる単語の特徴に基づいて算出される単語スコアを用いて該テキストを解析し、該解析の結果を第２の音声候補群として、各音声候補のスコアと共に出力する第２の構文解析処理と、第１の音声候補群と、第２の音声候補群とを比較して、一致する音声候補があるか否かを判断する比較判断処理と、比較判断処理により、第１の音声候補群に含まれる音声候補のうち最も高いスコアをとる第１の音声候補と、第２の音声候補群に含まれる音声候補のうち最も高いスコアをとる第２の音声候補とが、一致しないと判断された場合に、当該第２の音声候補の最も高いスコアを所定値増やすスコア決定処理と、第１の音声候補群と第２の音声候補群から、各音声候補のスコアに基づいて、最終的な音声候補群を決定する音声候補群決定処理とをコンピュータに実行させる機能を有することを特徴とする。
【００２２】
この場合、本発明の音声認識装置に関して説明した効果を奏し得る処理をコンピュータに実行させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
［第１実施形態］
図１に示すように、本発明の第１実施形態の音声認識装置は音声対話ユニット１から成り、車両１０に搭載されている。この音声対話ユニット１には、車両１０の運転者から発話が入力されるマイク２が接続されると共に、車両１０の状態を検出する車両状態検出部３が接続されている。また、音声対話ユニット１には、運転者への応答を出力するスピーカ４と、運転者への表示を行うディスプレイ５とが接続されている。さらに、音声対話ユニット１には、運転者が音声等で操作可能な複数の機器６ａ〜６ｃが接続されている。
【００２４】
マイク２は、車両１０の運転者の音声が入力されるものであり、車内の所定位置に設置されている。マイク２は、例えば、トークスイッチにより音声の入力開始が指令されると、入力される音声を運転者の発話として取得する。トークスイッチは、車両１０の運転者により操作されるＯＮ・ＯＦＦスイッチであり、押下してＯＮ操作されることによって音声の入力開始が指令される。
【００２５】
車両状態検出部３は、車両１０の状態を検出するセンサ等である。車両１０の状態とは、例えば、車両１０の速度や加減速等の走行状態、車両１０の位置や走行道路等の走行環境情報、車両１０に装備された機器（ワイパー、ウィンカー、ナビゲーションシステム６ａ、オーディオ６ｂ等）の動作状態、或いは車両１０の車内温度等の車内の状態をいう。具体的には、例えば、車両１０の走行状態を検出するセンサとして、車両１０の走行速度（車速）を検出する車速センサ、車両１０のヨーレートを検出するヨーレートセンサ、車両１０のブレーキ操作（ブレーキペダルが操作されているか否か）を検出するブレーキセンサ等が挙げられる。さらに、車両１０の状態として、車両１０の運転者の状態（運転者の手掌部の発汗、運転負荷等）を検出してもよい。
【００２６】
スピーカ４は、車両１０の運転者への応答（音声ガイド）を出力するものである。なお、このスピーカ４としては、後述のオーディオ６ａが有するスピーカを用いることができる。
【００２７】
ディスプレイ５は、例えば、車両１０のフロントウィンドウに画像等の情報を表示するＨＵＤ（ヘッドアップディスプレイ）、車両１０の車速などの走行状態を表示するメータに一体的に設けられたディスプレイ、或いは後述のナビゲーションシステム６ｂに備えられたディスプレイ等である。なお、ナビゲーションシステム６ｂのディスプレイは、タッチスイッチが組み込まれたタッチパネル２４となっている。
【００２８】
機器６ａ〜６ｃは、具体的には、車両１０に装備されたオーディオ６ａ、ナビゲーションシステム６ｂ、エアコンディショナ６ｃである。各機器６ａ〜６ｃには、制御可能な構成要素（デバイス，コンテンツ等）、機能、動作等が予め定められている。
【００２９】
例えば、オーディオ６ａには、デバイスとして「ＣＤ」「ＭＰ３」「ラジオ」「スピーカ」等がある。また、オーディオ６ａの機能として「音量」等がある。また、オーディオ６ａの動作として「変更」「オン」「オフ」等がある。さらに、「ＣＤ」「ＭＰ３」の動作として、「再生」「停止」等がある。また、「ラジオ」の機能として「選局」等がある。また、「音量」の動作として「上げる」「下げる」等がある。
【００３０】
また、例えば、ナビゲーションシステム６ｂには、コンテンツとして「画面表示」「経路誘導」「ＰＯＩ検索」等がある。さらに、「画面表示」の動作として「変更」「拡大」「縮小」等がある。なお、「経路誘導」は音声ガイド等により目的地へ誘導する機能であり、「ＰＯＩ検索」は、例えばレストラン、ホテル等の目的地を検索する機能である。
【００３１】
また、例えば、エアコンディショナ６ｃには、その機能として「風量」「設定温度」等がある。また、エアコンディショナ６ｃの動作として「オン」「オフ」等がある。さらに、「風量」「設定温度」の動作として「変更」「上げる」「下げる」等がある。
【００３２】
これらの機器６ａ〜６ｃは、対象を制御するための情報（機器や機能の種別、動作の内容等）を指定することにより制御される。制御対象となる各機器６ａ〜６ｃのデバイス、コンテンツ、機能は複数のドメインに分類されている。「ドメイン」とは認識対象のカテゴリに応じた分類を意味し、具体的には、制御対象である機器や機能を表す。ドメインは、例えば「オーディオ」のドメインが、その下位で「ＣＤ」「ラジオ」のドメインに分類されるといったように、階層的に指定することができる。
【００３３】
音声対話ユニット１は、詳細の図示は省略するが、Ａ／Ｄ変換回路、マイクロコンピュータ（ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ）等を含む電子回路により構成され、マイク２の出力（アナログ信号）がＡ／Ｄ変換回路を介してデジタル信号に変換されて入力される。そして、音声対話ユニット１は、入力されたデータに基づいて、運転者から入力された発話を認識する処理や、その認識結果に基づいて、スピーカ４やディスプレイ５を介して運転者との対話や運転者への情報提示を行う処理や、機器６ａ〜６ｃを制御する処理等を実行する。これらの処理は、音声対話ユニット１のメモリに予め実装されたプログラムを音声対話ユニット１により実行することにより実現される。このプログラムは、本発明の音声認識プログラムを含んでいる。なお、当該プログラムはＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体を介してメモリに格納されてもよく、外部のサーバからネットワークや人工衛星を介して配信または放送され、車両１０に搭載された通信機器により受信された上でメモリに格納されてもよい。
【００３４】
より詳しくは、音声対話ユニット１は、上記プログラムにより実現される機能として、入力された音声を音響モデル１５と言語モデル１６とを用いて認識してテキストとして出力するテキスト変換部１１と、認識されたテキストから構文モデル１７を用いて発話の意味を理解する構文解析部１２とを備えている。また、音声対話ユニット１は、発話の認識結果に基づいてシナリオデータベース１８を用いてシナリオを決定し、運転者への応答や機器の制御等を行うシナリオ制御部１３と、運転者に出力する音声による応答を音素モデル２１を用いて合成する音声合成部１４とを備えている。
【００３５】
なお、音響モデル１５、言語モデル１６、構文モデル１７、シナリオデータベース１８、音素モデル１９は、それぞれ、データが記録されているＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＨＤＤ等の記録媒体（データベース）である。
【００３６】
また、テキスト変換部１１が本発明のテキスト変換手段を構成する。また、構文解析部１２が本発明の第１の構文解析手段３１、第２の構文解析手段３２、音声候補群決定手段３３、比較判断手段３４を構成する。また、シナリオ制御部１３が本発明の制御手段を構成する。
【００３７】
テキスト変換部１１は、マイク２に入力された発話の音声を示す波形データを周波数分析して特徴ベクトルを抽出する。そして、テキスト変換部１１は、抽出された特徴ベクトルに基づいて、入力された音声を認識して、単語列で表現されたテキストとして出力する「テキスト変換処理」を実行する。このテキスト変換処理は、次に説明するような確率統計的な手法を用いて、入力音声の音響的な特徴と言語的な特徴とを総合的に判断することにより実行される。
【００３８】
すなわち、テキスト変換部１１は、まず、音響モデル１５を用いて、抽出された特徴ベクトルに応じた発音データの尤度（以下、この尤度を適宜「音響スコア」という。）を評価し、当該音響スコアに基づいて発音データを決定する。また、テキスト変換部１１は、言語モデル１６を用いて、決定された発音データに応じた単語列で表現されたテキストの尤度（以下、この尤度を適宜「言語スコア」という。）を評価し、当該言語スコアに基づいてテキストを決定する。さらに、テキスト変換部１１は、決定された全てのテキストについて、当該テキストの音響スコアと言語スコアとに基づいてテキスト変換の確信度（以下、この確信度を適宜「テキスト変換スコア」という。）を算出する。そして、テキスト変換部１１は、このテキスト変換スコアが所定の条件を満たすテキストを、認識されたテキスト（Recognized Text）として出力する。
【００３９】
構文解析部１２は、テキスト変換部１１で認識されたテキストから、構文モデル１７を用いて、入力された発話の意味を理解する「構文解析処理」を実行する。この構文解析処理は、次に説明するように確率統計的な手法を用いて、テキスト変換部１１で認識されたテキストにおける単語間の関係（構文）を解析することにより実行される。
【００４０】
すなわち、構文解析部１２は、認識されたテキストの尤度（以下、この尤度を適宜「構文解析スコア」という。）を評価し、当該構文解析スコアに基づいて、当該認識されたテキストの意味に対応するクラスに分類されたテキストを決定する。そして、構文解析部１２は、この構文解析スコアが所定の条件を満たすようなクラス分類されたテキスト（Categorized Text）を、入力された発話の認識結果として構文解析スコアと共に出力する。クラスは、上述したドメインのような、制御対象や制御内容を表すカテゴリに応じた分類に相当する。例えば、認識されたテキストが「設定変更」「設定変更する」「設定を変える」「セッティング変更」である場合に、クラス分類されたテキストは、いずれも｛Setup｝となる。
【００４１】
シナリオ制御部１３は、少なくとも構文解析部１２から出力される認識結果と、車両状態検出部３から取得される車両１０の状態とに基づいて、シナリオデータベース１８に記録されたデータを用いて、運転者に対する応答出力や機器制御のシナリオを決定する。シナリオデータベース１８には、応答出力や機器制御のための複数のシナリオが、発話の認識結果や車両状態の条件と共に予め記録されている。そして、シナリオ制御部１３は、決定されたシナリオに従って、音声や画像表示による応答を制御する処理や、機器を制御する処理を実行する。具体的には、シナリオ制御部１３は、例えば、音声による応答では、出力する応答の内容（運転者の次の発話を促すための応答文や、操作の完了等を使用者に報知するための応答文）や、応答を出力する際の速度や音量を決定する。
【００４２】
音声合成部１４は、シナリオ制御部１３で決定された応答文に応じて、音素モデル１９を用いて音声を合成して、音声を示す波形データとして出力する。音声は、例えばＴＴＳ（Text to Speech）等の処理を用いて合成される。具体的には、音声合成部１４は、シナリオ制御部１３で決定された応答文のテキストを音声出力に適した表現に正規化し、この正規化したテキストの各単語を発音データに変換する。そして、音声合成部１４は、音素モデル１９を用いて発音データから特徴ベクトルを決定し、この特徴ベクトルにフィルタ処理を施して波形データに変換する。この波形データは、スピーカ４から音声として出力される。
【００４３】
音響モデル（Acoustic Model）１５には、特徴ベクトルと発音データとの確率的な対応を示すデータが記録されている。詳細には、音響モデル１５には、認識単位（音素、形態素、単語等）毎に用意された複数のＨＭＭ（Hidden Markov Model、隠れマルコフモデル）がデータとして記録されている。ＨＭＭは、音声を定常信号源（状態）の連結で表し、時系列をある状態から次の状態への遷移確率で表現する統計的信号源モデルである。ＨＭＭにより、時系列で変動する音声の音響的な特徴を簡易な確率モデルで表現することができる。ＨＭＭの遷移確率等のパラメータは、対応する学習用の音声データを与えて学習させることにより予め決定される。また、音素モデル１９にも、発音データから特徴ベクトルを決定するための、音響モデル１５と同様のＨＭＭが記録されている。
【００４４】
言語モデル（Language Model）１６には、認識対象である単語の出現確率や接続確率を示すデータが、この単語の発音データ及びテキストと共に記録されている。認識対象である単語とは、対象を制御するための発話で使用される可能性のある単語として予め定められるものである。単語の出現確率や接続確率等のデータは、大量の学習テキストコーパスを解析することにより統計的に作成される。また、単語の出現確率は、例えば、学習テキストコーパスにおけるその単語の出現頻度等に基づいて算出される。
【００４５】
この言語モデル１６には、例えば、特定のＮ個の単語が連続して出現する確率により表現されるＮグラム（N-gram）の言語モデルが用いられる。本実施形態では、言語モデル１６には、入力された発話に含まれる単語数に応じたＮグラムが用いられる。具体的には、言語モデル１６では、Ｎの値が発音データに含まれる単語数以下のＮグラムが用いられる。例えば発音データに含まれる単語数が２である場合、１単語の出現確率で表現されるユニグラム（Uni-gram，Ｎ＝１）、及び２つの単語の列の生起確率（先行する１単語についての条件付き出現確率）で表現されるバイグラム（Bi-gram，Ｎ＝２）が用いられる。
【００４６】
さらに、言語モデル１６では、Ｎの値を所定の上限値に制限してＮグラムを用いることもできる。所定の上限値としては、例えば、予め定められた所定値（例えばＮ＝２）や、入力された発話に対するテキスト変換処理の処理時間が所定時間以内になるように逐次設定される値等を用いることができる。例えばＮ＝２を上限値としてＮグラムを用いる場合、発音データに含まれる単語数が２より大きいときにも、ユニグラム及びバイグラムのみが用いられる。これにより、テキスト変換処理の演算コストが過大になることを防止して、運転者の発話に対して適切な応答時間で応答を出力することができる。
【００４７】
構文モデル（Parser Model）１７には、認識対象である単語の出現確率や接続確率を示すデータが、この単語のテキスト及びクラスと共に記録されている。この構文モデル１７には、例えば、言語モデル１６と同様にＮグラムの言語モデルが用いられる。本実施形態では、具体的には、構文モデル１７で、Ｎ＝３を上限値として、Ｎの値が認識されたテキストに含まれる単語数以下のＮグラムが用いられる。すなわち、構文モデル１７では、ユニグラム、バイグラム、及び３つの単語の列の生起確率（先行する２単語についての条件付き出現確率）で表現されるトライグラム（Tri-gram，Ｎ＝３）が用いられる。なお、上限値は３以外でもよく、任意に設定可能である。また、上限値に制限せずに、Ｎの値が認識されたテキストに含まれる単語数以下のＮグラムを用いるものとしてもよい。
【００４８】
図２に示すように、言語モデル１６と構文モデル１７とは、それぞれ、ドメインの種類毎に分類されて作成されている。図２の例では、ドメインの種類は、｛Audio，Climate，Passenger Climate，POI，Ambiguous，Navigation，Clock，Help｝の８種類である。｛Audio｝は制御対象がオーディオ６ａであることを示している。｛Climate｝は制御対象がエアコンディショナ６ｃであることを示している。｛Passenger Climate｝は制御対象が助手席のエアコンディショナ６ｃであることを示している。｛POI｝は制御対象がナビゲーションシステム６ｂのＰＯＩ検索機能であることを示している。｛Navigation｝は制御対象がナビゲーションシステム６ｂの経路誘導や地図操作等の機能であることを示している。｛Clock｝は制御対象が時計機能であることを示している。｛Help｝は制御対象が機器６ａ〜６ｃや音声認識装置の操作方法を知るためのヘルプ機能であることを示している。また、｛Ambiguous｝は、制御対象が不明であることを示している。
【００４９】
次に、本実施形態の音声認識装置の作動（音声対話処理）について説明する。図３に示すように、まず、ＳＴＥＰ１で、車両１０の運転者から、対象を制御するための発話がマイク２に入力される。具体的には、運転者がトークスイッチをＯＮ操作して発話の入力開始を指令し、マイク２に音声を入力する。
【００５０】
次に、ＳＴＥＰ２で、音声対話ユニット１は、入力された音声を認識してテキストとして出力するテキスト変換処理を実行する。
【００５１】
まず、音声対話ユニット１は、マイク２に入力された音声をＡ／Ｄ変換して音声を示す波形データを取得する。次に、音声対話ユニット１は、音声を示す波形データを周波数分析して特徴ベクトルを抽出する。これにより、音声を示す波形データは、例えば短時間スペクトル分析の手法によってフィルタ処理を施され、特徴ベクトルの時系列に変換される。この特徴ベクトルは、各時刻における音声スペクトルの特微量を抽出したもので、一般に１０次元〜１００次元（例えば３９次元）であり、ＬＰＣメルケプストラム（Linear Predictive Coding（線形予測分析） Mel Cepstrum）係数等が用いられる。
【００５２】
次に、音声対話ユニット１は、抽出された特徴ベクトルに対し、音響モデル１５に記録された複数のＨＭＭのそれぞれについて、当該特徴ベクトルの尤度（音響スコア）を評価する。そして、音声対話ユニット１は、当該複数のＨＭＭのうちの音響スコアの高いＨＭＭに対応する発音データを決定する。これにより、例えば「千歳」という発話が入力された場合、その音声の波形データから、「ti-to-se」という発音データがその音響スコアと共に得られる。このとき、例えば「マークセット」という発話が入力された場合、「ma-a-ku-se-t-to」という発音データと共に、「ma-a-ku-ri-su-to」のような音響的に類似の度合が高い発音データがそれぞれ音響スコアと共に得られる。
【００５３】
次に、音声対話ユニット１は、決定された発音データから、単語列で表現されたテキストをそのテキストの言語スコアに基づいて決定する。このとき、複数の発音データが決定されている場合には、各発音データについて、それぞれテキストが決定される。なお、音声対話ユニット１は、例えば、タッチパネル２４への運転者からの入力等に基づいてドメインの種類が決定される場合には、言語モデル１６のうちの、この決定された種類のドメインに分類された部分のデータのみを用いて以下のテキストを決定する処理を行うようにしてもよい。
【００５４】
まず、音声対話ユニット１は、言語モデル１６を用いて、発音データからテキストを決定する。具体的には、まず、音声対話ユニット１は、決定された発音データと言語モデル１６に記録された発音データとを比較して、類似の度合の高い単語を抽出する。
【００５５】
次に、音声対話ユニット１は、抽出された単語の言語スコアを、発音データに含まれる単語数に応じたＮグラムを用いて算出する。そして、音声対話ユニット１は、発音データにおける各単語について、算出した言語スコアが所定の条件（例えば所定値以上）を満たすテキストを決定する。例えば、図４に示すように、入力された発話が「Set the station ninety nine point three FM.」である場合に、この発話から決定された発音データに応じたテキストとして、「set the station ninety nine point three FM」が決定される。
【００５６】
このとき、ユ二グラムでは、「set」「the」…「FM」のそれぞれの出現確率ａ１〜ａ８が与えられる。また、バイグラムでは、「set the」「the station」…「three FM」のそれぞれの２単語の生起確率ｂ１〜ｂ７が与えられる。同様に、Ｎ＝３〜８について、Ｎ単語の生起確率ｃ１〜ｃ６，ｄ１〜ｄ５，ｅ１〜ｅ４，ｆ１〜ｆ３，ｇ１〜ｇ２，ｈ１が与えられる。そして、例えばテキスト「ninety」の言語スコアは、発音データに含まれる単語「ninety」と当該単語に先行する単語とを合わせた単語数４に応じて、Ｎ＝１〜４のＮグラムから得られるａ４，ｂ３，ｃ２，ｄ１に基づいて算出される。
【００５７】
このように、入力された発話を、単語毎の確率統計的な言語モデルを用いてテキストとして書き起こす手法（ディクテーション）を用いることで、予め決められた言い回しの発話に限定されない、運転者の自然な発話の認識が可能となる。
【００５８】
次に、音声対話ユニット１は、言語モデル１６を用いて決定された全てのテキストについて、音響スコアと言語スコアとの重み付き和であるテキスト変換の確信度（テキスト変換スコア）を算出する。なお、重み係数としては、例えば実験的に予め定められた値が用いられる。
【００５９】
次に、音声対話ユニット１は、算出したテキスト変換スコアが所定の条件を満たす単語列で表現されるテキストを、認識されたテキストとして決定して出力する。所定の条件は、例えば、テキスト変換スコアが最も高いテキスト、テキスト変換スコアが上位から所定順位までのテキスト、或いはテキスト変換スコアが所定値以上のテキスト等のように予め定められている。
【００６０】
次に、ＳＴＥＰ３で、音声対話ユニット１は、認識されたテキストから発話の意味を理解する構文解析処理を実行する。
【００６１】
まず、音声対話ユニット１は、構文モデル１７を用いて、認識されたテキストから、クラス分類されたテキストを決定する。具体的には、まず、音声対話ユニット１は、構文モデル１７全体を用いて、各単語について各ドメインに対する尤度を算出する。次に、音声対話ユニット１は、各単語について算出された尤度に基づいてドメインを決定する。次に、音声対話ユニット１は、構文モデル１７のうちの決定されたドメインの種類に分類された部分のデータを用いて、各単語について各クラスの組に対する尤度を算出する。そして、各単語について算出された尤度（単語スコア）に基づいてクラスの組（クラス分類されたテキスト）を決定する。なお、この各単語についてクラスの組を決定する処理は、第２の構文解析手段３２の処理に相当し、決定された１又は複数のクラスの組は、第２の音声候補群に相当する。ここで、「音声候補」は、入力音声から認識されたテキストを解析することにより得られる、制御対象や制御内容を指すコマンドの候補を示している。
【００６２】
同様に、音声対話ユニット１は、認識されたテキストに含まれる２単語列について、それぞれ、２単語における各ドメインの尤度を算出し、当該尤度に基づいて２単語におけるドメインを決定する。さらに、音声対話ユニット１は、２単語における各クラスの組の尤度（２単語スコア）を算出し、当該２単語スコアに基づいて２単語におけるクラスの組（クラス分類されたテキスト）を決定する。また、同様に、音声対話ユニット１は、認識されたテキストに含まれる３単語列について、それぞれ、３単語における各ドメインの尤度を算出し、当該尤度に基づいて３単語におけるドメインを決定する。さらに、音声対話ユニット１は、３単語における各クラスの組の尤度（３単語スコア）を算出し、当該３単語スコアに基づいて３単語におけるクラスの組（クラス分類されたテキスト）を決定する。
【００６３】
次に、音声対話ユニット１は、１単語、２単語、３単語で決定された各クラスの組と当該クラスの組のスコア（１単語スコア、２単語スコア、３単語スコア）とに基づいて、認識されたテキスト全体における各クラスの組の尤度（構文解析スコア）を算出する。そして、音声対話ユニット１は、当該構文解析スコアに基づいて、認識されたテキスト全体におけるクラスの組（クラス分類されたテキスト）を決定する。なお、テキスト全体についてクラスの組を決定する処理は、第１の構文解析手段３１の処理に相当し、決定された１又は複数のクラスの組は、第１の音声候補群に相当する。
【００６４】
ここで、図５に示す例を用いて、構文モデル１７を用いてクラス分類されたテキストを決定する処理について説明する。図５の例では、認識されたテキストが「AC on floor to defrost」である。
【００６５】
このとき、構文モデル１７全体を用いて、ユニグラムで、「AC」「on」…「defrost」について、それぞれ、１単語における各ドメインの尤度が算出される。そして、当該尤度に基づいて１単語におけるドメインが決定される。例えば、第１位の（尤度の最も高い）ドメインは、「ＡＣ」については｛Climate｝、「on」については｛Ambiguous｝、「defrost」については｛Climate｝と決定される。
【００６６】
さらに、構文モデル１７のうちの決定されたドメインの種類に分類された部分のデータを用いて、ユニグラムで、「AC」「on」…「defrost」について、１単語における各クラスの組に対する尤度がそれぞれ算出される。そして、当該尤度に基づいて１単語におけるクラスの組が決定される。例えば、「AC」について、第１位の（尤度の最も高い）クラスの組は、｛Climate_ACOnOff_On｝と決定され、このクラスの組に対する尤度（単語スコア）ｉ１が得られる。同様に、「on」…「defrost」について、クラスの組が決定され、このクラスの組に対する尤度（単語スコア）ｉ２〜ｉ５が得られる。これにより、第２の音声候補群として、図６（ａ）に示すような単語毎の音声候補リストが得られる。
【００６７】
同様に、バイグラムで、「AC on」「on floor」…「to defrost」について、それぞれ、２単語における各ドメインの尤度が算出され、当該尤度に基づいて２単語におけるドメインが決定される。そして、２単語におけるクラスの組とその尤度（２単語スコア）ｊ１〜ｊ４が決定される。また、同様に、トライグラムで、「AC on floor」「on floor to」「floor to defrost」について、それぞれ、３単語における各ドメインの尤度が算出され、当該尤度に基づいて３単語におけるドメインが決定される。そして、３単語におけるクラスの組とその尤度（３単語スコア）ｋ１〜ｋ３が決定される。
【００６８】
次に、１単語、２単語、３単語で決定された各クラスの組について、例えば、各クラスの組の単語スコアｉ１〜ｉ５、２単語スコアｊ１〜ｊ４、３単語スコアｋ１〜ｋ３の和が、テキスト全体における各クラスの組に対する尤度（構文解析スコア）として算出される。例えば、｛Climate_Fan-Vent_Floor｝に対する構文解析スコアは、ｉ３＋ｊ２＋ｊ３＋ｋ１＋ｋ２＝０．８となる。また、例えば、｛Climate_ACOnOff_On｝に対する構文解析スコアは、ｉ１+ｊ１＝０．６となる。また、例えば、｛Climate_Defrost_Front｝に対する構文解析スコアは、ｉ５＋ｊ４＝０．５となる。そして、算出された構文解析スコアに基づいて、テキスト全体についてのクラスの組（クラス分類されたテキスト）が決定される。これにより、第１の音声候補群として、図６（ａ）に示すような単語列の音声候補リストが得られる。
【００６９】
次に、ＳＴＥＰ４で、音声対話ユニット１は、第１の音声候補群に含まれる音声候補のうち最も高いスコアをとる第１の音声候補と、第２の音声候補のうち最も高いスコアをとる第２の音声候補とを比較して、一致するか否かを判断する。図６に示した例では、単語列の音声候補リストの第１位の音声候補｛Climate_Fan-Vent_Floor｝と、単語毎の音声候補リストの第１位の音声候補｛Climate_Defrost_Front｝とが比較され、一致するか否かが判断される。
【００７０】
ＳＴＥＰ４の判断結果がＹＥＳである（一致する）場合には、そのままＳＴＥＰ６に進む。ＳＴＥＰ４の判断結果がＮＯである（一致しない）場合には、ＳＴＥＰ５に進み、音声対話ユニット１は、第２の音声候補の最も高いスコアを所定値増やす。
【００７１】
図６に示した例では、単語列の音声候補リストの第１位の音声候補｛Climate_Fan-Vent_Floor｝と単語毎の音声候補リストの第１位の音声候補｛Climate_Defrost_Front｝とは一致しないので、ＳＴＥＰ４の判断結果はＮＯとなる。この場合、単語毎の音声候補リストの第１位の音声候補｛Climate_Defrost_Front｝は、入力音声に含まれるキーワード「defrost」の意味を含む音声候補である。このとき、ＳＴＥＰ５に進み、図６（ｂ）に示すように、単語毎の音声候補リストの第１位の音声候補｛Climate_Defrost_Front｝のスコア（単語スコア）が０．２増やされる。そして、このスコアを反映して、テキスト全体について各クラスの組に対する尤度（構文解析スコア）が算出される。例えば、構文解析スコアは、単語列スコアと同様に、ＳＴＥＰ５で決定される単語スコア、２単語スコア、及び３単語スコアの和として算出される。そして、算出された構文解析スコアに基づいて、図６（ｂ）に示すような全音声候補リストが得られる。これにより、図６（ａ）の単語列の音声候補リストの第３位の音声候補｛Climate_Defrost_Front｝は、図６（ｂ）の全音声候補リストではスコアが0.2増やされ、全音声候補リストの第２位の音声候補となる。すなわち、キーワードの意味を含む音声候補｛Climate_Defrost_Front｝のスコアが増やされ順位が高くなる。そして、ＳＴＥＰ６に進む。
【００７２】
次に、ＳＴＥＰ６で、音声対話ユニット１は、全音声候補リストに含まれる音声候補から、算出された構文解析スコアが所定の条件を満たすような１又は複数の音声候補を、入力された発話の認識結果（最終的な音声候補群）として決定して、認識結果の確信度（各音声候補の構文解析スコア）と共に出力する。所定の条件は、例えば、構文解析スコアが最も高い音声候補、構文解析スコアが上位から所定順位までの音声候補、或いは構文解析スコアが所定値以上の音声候補等のように予め定められている。
【００７３】
このとき、ＳＴＥＰ５でキーワードの意味を含む音声候補のスコアが増やされ順位が高くなっているので、当該音声候補が最終的な音声候補群に含まれる可能性が高くなっている。例えば、上述のように「AC on floor to defrost」という発話が入力された場合に、所定の条件を構文解析スコアが第２位までの音声候補とすると、図６（ｃ）の最終的な音声候補リストに示すように、認識結果として｛Climate_Fan-Vent_Floor｝｛Climate_Defrost_Front｝がそのスコアと共に出力される。すなわち、キーワードの意味を含む音声候補｛Climate_Defrost_Front｝が最終的な音声候補群に含まれることとなる。なお、この処理は、音声候補群決定手段３３の処理に相当する。
【００７４】
次に、ＳＴＥＰ７で、音声対話ユニット１は、車両状態検出部３により検出される、車両１０の状態（車両１０の走行状態、車両１０に搭載された機器の状態、車両１０の運転者の状態等）の検出値を取得する。
【００７５】
次に、ＳＴＥＰ８で、音声対話ユニット１は、ＳＴＥＰ６で決定された最終的な音声候補群（発話の認識結果）と、ＳＴＥＰ５で検出された車両１０の状態とに基づいて、シナリオデータベース１８を用いて、運転者への応答や機器の制御を行うためのシナリオを決定する。このとき、ＳＴＥＰ６で、キーワードが適切に把握されて最終的な音声候補群が決定され、運転者の発話の認識結果の認識精度が向上しているので、運転者の意図に応じてシナリオが適切に決定される。
【００７６】
まず、音声対話ユニット１は、発話の認識結果と車両１０の状態から、対象を制御するための情報を取得する。図７に示すように、音声対話ユニット１には、対象を制御するための情報を格納する複数のフォームが備えられている。各フォームには、必要な情報のクラスに対応した所定数のスロットが設けられている。例えば、ナビゲーションシステム６ｂを制御するための情報を格納するフォームとして、「Plot a route」「Traffic info.」等が備えられ、エアコンディショナ６ｃを制御するための情報を格納するフォームとして「Climate control」等が備えられている。また、フォーム「Plot a route」には、４つのスロット「From」「To」「Request」「via」が設けられている。
【００７７】
音声対話ユニット１は、運転者との対話における各回の発話の認識結果と、車両１０の状態とから、該当するフォームのスロットに値を入力していく。具体的には、音声対話ユニット１は、最終的な音声候補群から、車両１０の状態を考慮して音声候補を決定し、この音声候補に該当するフォームのスロットに値を入力していく。これと共に、各フォームについての確信度（フォームに入力された値の信頼の度合）を算出してフォームに記録する。フォームの確信度は、例えば、各回の発話の認識結果の確信度と、各フォームのスロットの埋まり具合とに基づいて算出される。例えば、図８に示すように、「千歳空港まで最短ルートで案内して」という発話が運転者から入力された場合には、フォーム「Plot a route」の３つのスロット「From」「To」「Request」に値「ここ」「千歳空港」「最短」が入力される。また、フォーム「Plot a route」の「Score」に、算出されたフォームの確信度８０が記録される。
【００７８】
次に、音声対話ユニット１は、フォームの確信度と、ＳＴＥＰ７で検出された車両１０の状態とに基づいて、実際の制御処理に用いるフォームを選択する。そして、選択されたフォームに基づいて、シナリオデータベース１８に格納されたデータを用いて、シナリオを決定する。図８に示すように、シナリオデータベース１８には、例えば運転者へ出力する応答文（プロンプト）等が、スロットの埋まり具合やレベル毎に分類されて格納されている。なお、レベルは、例えばフォームの確信度や車両１０の状態（車両１０の走行状態、運転者の状態等）等に基づいて設定される値である。
【００７９】
例えば、選択されたフォーム内に空きスロット（値が入力されていないスロット）がある場合には、運転者へフォーム内の空きスロットの入力を促すような応答文を出力するシナリオが決定される。このとき、レベルに応じて、すなわちフォームの確信度や車両１０の状態を考慮して、運転者の次回の発話を促す適切な応答文が決定される。例えば、運転者の運転負荷に応じて、運転負荷が高いと考えられる状態では、入力を促すスロットの数が少なめに設定された応答文がが決定される。そして、このように決定された応答文の出力により使用者の次の発話を促すことで、効率の良い対話が行われる。
【００８０】
図８に示す例では、フォーム「Plot a route」の第１〜第３のスロット「From」「To」「Request」には値が入力され、第４のスロット「via」には値が入力されていない。また、レベル＝２に設定されている。このとき、シナリオデータベース１８から応答文「<To>を<Request>設定します」が選択され、「千歳空港を高速優先設定します」という応答文の内容が決定される。
【００８１】
また、例えば、選択されたフォーム内の全てのスロットが全て埋まっている（値が入力されている）場合には、内容を確認するような応答文（例えば各スロットの入力値を運転者に報知する応答文）を出力するシナリオが決定される。
【００８２】
次に、ＳＴＥＰ９で、音声対話ユニット１は、決定したシナリオに基づいて、運転者との対話が終了したか否かを判断する。ＳＴＥＰ９の判断結果がＮＯの場合には、ＳＴＥＰ１０に進み、音声対話ユニット１は、決定された応答文の内容や応答文を出力する際の条件に応じて音声を合成する。そして、ＳＴＥＰ１０で、生成された応答文（運転者の次回の発話を促す応答文等）が、スピーカ４から出力される。
【００８３】
次に、ＳＴＥＰ１に戻り、２回目の発話が運転者から入力される。次に、ＳＴＥＰ２〜８で、音声対話ユニット１は、１回目の発話と同様に、２回目の発話に対して処理を実行する。このとき、ＳＴＥＰ２で、音声対話ユニット１は、例えば、運転者からの前回の発話の認識結果に基づいてドメインの種類が決定される場合には、言語モデル１６のうちの、この決定された種類のドメインに分類された部分のデータのみを用いてテキストを決定する処理を行うようにしてもよい。次に、ＳＴＥＰ９で、音声対話ユニット１は、運転者との対話が終了したか否かを判断する。ＳＴＥＰ９の判断結果がＮＯの場合には、１回目の発話と同様に、音声対話ユニット１は、ＳＴＥＰ１０〜１１の処理を実行する。
【００８４】
以下、ＳＴＥＰ９の判断結果がＹＥＳとなるまで、上述の２回目の発話に対するＳＴＥＰ１〜１１と同様の処理が繰り返される。
【００８５】
ＳＴＥＰ９の判断結果がＹＥＳの場合には、ＳＴＥＰ１２に進み、音声対話ユニット１は、決定された応答文（機器制御の内容を報知する応答文等）の音声を合成する。次に、ＳＴＥＰ１３で、応答文がスピーカ４から出力される。次に、ＳＴＥＰ１４で、音声対話ユニット１は、決定されたシナリオに基づいて機器を制御して、音声対話処理を終了する。
【００８６】
以上の処理によって、キーワードが適切に把握されて発話の認識精度が向上するので、効率の良い対話を介して機器の制御が行われる。
［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態の音声認識装置について説明する。なお、本実施形態は、第１実施形態と、音声対話処理におけるＳＴＥＰ６の最終的な音声候補群（発話の認識結果）を決定する処理のみが相違する。本実施形態の構成は、第１実施形態と同様であるので、同一の構成には同一の参照符号を付して、以下では説明を省略する。
【００８７】
本実施形態の音声認識装置の作動（音声対話処理）について、図９〜図１１に示す例を用いて説明する。図９〜図１１の例では、認識されたテキストが「Tune the next disc」である。このとき、ＳＴＥＰ３で、第１実施形態と同様に、１単語、２単語、３単語におけるクラスの組と当該クラスの組のスコアが算出される。図９には、第１位の（尤度の最も高い）クラスの組が示されている。また、図１０には、第２位のクラスの組が示されている。
【００８８】
このとき、図９に示した第１位のクラスの組については、第１実施形態のＳＴＥＰ４と同様に、単語列の音声候補リストの第１位の音声候補｛Audio_CD_Nextpre_Next｝と、単語毎の音声候補リストの第１位の音声候補｛Audio_CD_DiscNo｝とが比較され、一致するか否かが判断される。そして、｛Audio_CD_Nextpre_Next｝と｛Audio_CD_DiscNo｝とは一致しないので、ＳＴＥＰ４の判断結果はＮＯとなる。この場合、単語毎の音声候補リストの第１位の音声候補｛Audio_CD_DiscNo｝は、入力音声に含まれるキーワード「disc」の意味を含む音声候補である。このとき、ＳＴＥＰ５に進み、図９に示すように、単語毎の音声候補リストの｛Audio_CD_DiscNo｝のスコアが増やされ、このスコアを反映して、構文解析スコアが算出され、第１位の全音声候補リストが得られる。これにより、単語列の音声候補リストの第３位の音声候補｛Audio_CD_DiscNo｝は、第１位の全音声候補リストではスコアが増やされ、全音声候補リストの第２位の音声候補となる。すなわち、キーワードの意味を含む音声候補｛Audio_CD_DiscNo｝のスコアが増やされ順位が高くなる。
【００８９】
また、図１０に示した第２位のクラスの組については、単語列スコアをそのまま構文解析スコアとし、単語列の音声候補リストをそのまま第２位の全音声候補リストとする。そして、ＳＴＥＰ６に進む。
【００９０】
次に、ＳＴＥＰ６で、音声対話ユニット１は、図１１に示すように、第２位の全音声候補リストについて、各音声候補のスコアに１より小さい所定値（例えば０．９）を乗じる。そして、第１位の全音声候補リストと第２位の全音声候補リストとを合わせた音声候補群から、各音声候補のスコアに基づいて、最終的な音声候補リストを決定する。他の動作は第１実施形態と同じである。
【００９１】
本実施形態の音声認識装置によれば、第１実施形態と同様に、キーワードが適切に把握されて発話の認識精度が向上するので、効率の良い対話を介して機器の制御が行われる。
［第３実施形態］
次に、本発明の第３実施形態の音声認識装置について説明する。なお、本実施形態は、第１実施形態と、音声対話処理におけるＳＴＥＰ６の最終的な音声候補群（発話の認識結果）を決定する処理（音声候補群決定手段３３の処理）のみが相違する。本実施形態の構成は、第１実施形態と同様であるので、同一の構成には同一の参照符号を付して、以下では説明を省略する。
【００９２】
本実施形態の音声認識装置では、音声候補群決定手段３３は、タッチパネル２４を介して、第１及び第２の音声候補群に含まれる複数の音声候補を、各音声候補のスコアに基づいて運転者に選択を促すように表示すると共に、スピーカ４を介して音声ガイドを出力する。そして、音声候補群決定手段３３は、運転者からのタッチパネル２４に表示された音声候補のうちの少なくとも１つを選択するタッチ入力に基づいて、最終的な音声候補を決定する。なお、シナリオ制御部１３、音声合成部１４が、本発明の報知手段及び選択手段を構成する。
【００９３】
本実施形態の音声認識装置の作動（音声対話処理）では、ＳＴＥＰ６で、まず、音声対話ユニット１は、第１及び第２の音声候補群に含まれる音声候補から、各音声候補のスコアに基づいて、タッチパネル２４に表示する複数の音声候補を決定する。具体的には、図６（ｂ）に例示するような、キーワードの意味を含む音声候補のスコアが増やされ順位が高くなっている全音声候補リストから、各音声候補の構文解析スコアが所定の条件を満たすような複数の音声候補を決定する。所定の条件は、例えば、構文解析スコアが最も高い音声候補、構文解析スコアが上位から所定順位までの音声候補、或いは構文解析スコアが所定値以上の音声候補等のように予め定められている。そして、音声対話ユニット１は、この複数の音声候補を、タッチパネル２４に運転者に選択を促すように画面表示して情報提示する。このとき、音声対話ユニット１は、運転者に選択を促すような応答文（音声ガイド）を、音声合成部１４で合成して、スピーカ４から出力する。
【００９４】
これにより、運転者により、タッチパネル２４に表示された複数の音声候補のうち少なくとも１つを選択するタッチ入力がなされる。このとき、ＳＴＥＰ５で、キーワードの意味を含む音声候補のスコアが増やされ順位が高くなっているので、タッチパネル２４に画面表示される音声候補に運転者の発話に該当する音声候補を高い確率で含ませることができ、運転者は発話の意図に沿った音声候補を選択可能となる。そして、音声対話ユニット１は、このタッチ入力により選択された音声候補群を最終的な音声候補群として決定する。これにより、運転者の発話に合致した音声候補群が最終的な音声候補群として決定される。他の動作は第１実施形態と同じである。
【００９５】
本実施形態の音声認識装置によれば、第１実施形態と同様に、キーワードが適切に把握されて発話の認識精度が向上するので、効率の良い対話を介して機器の制御が行われる。
【００９６】
なお、第１〜第３実施形態においては、車両状態検出部３を備え、シナリオ制御部１３は、認識結果と検出した車両状態とに応じてシナリオを決定するものとしたが、車両状態検出部３を備えず、シナリオ制御部１３は認識結果のみから制御処理を決定するものとしてもよい。
【００９７】
また、第１〜第３実施形態においては、音声入力する使用者は、車両１０の運転者としたが、運転者以外の乗員としてもよい。
【００９８】
また、第１〜第３実施形態においては、音声認識装置は、車両１０に搭載されるものとしたが、車両以外の移動体に搭載されるものとしてもよい。さらに、移動体に限らず、使用者が発話により対象を制御するシステムに適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９９】
【図１】本発明の第１実施形態である音声認識装置の機能ブロック図。
【図２】図１の音声認識装置の言語モデル、構文モデルの構成を示す説明図。
【図３】図１の音声認識装置の全体的な作動（音声対話処理）を示すフローチャート。
【図４】図３の音声対話処理における言語モデルを用いたテキスト変換処理を示す説明図。
【図５】図３の音声対話処理における構文モデルを用いた構文解析処理を示す説明図。
【図６】図３の音声対話処理における最終的な音声候補群を決定する処理を示す説明図。
【図７】図３の音声対話処理におけるシナリオを決定する処理に用いるフォームを示す説明図。
【図８】図３の音声対話処理におけるシナリオを決定する処理を示す説明図。
【図９】本発明の第２実施形態の音声認識装置の音声対話処理における構文解析処理を示す説明図。
【図１０】図９の音声対話処理における構文解析処理を示す説明図。
【図１１】図９の音声対話処理における最終的な音声候補群を決定する処理を示す説明図。
【符号の説明】
【０１００】
１…音声対話ユニット、２…マイク、３…車両状態検出部、４…スピーカ、５…ディスプレイ、６ａ〜６ｃ…機器、１０…車両、１１…テキスト変換部、１２…構文解析部、１３…シナリオ制御部、１４…音声合成部、１５…音響モデル、１６…言語モデル、１７…構文モデル、１８…シナリオデータベース、１９…音素モデル、２４…タッチパネル、３１…第１の構文解析手段、３２…第２の構文解析手段、３３…音声候補群決定手段、３４…比較判断手段。
【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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