(57)【要約】【課題】音声識別するのに際して、視線情報を用いず、判別が困難な発話に対しても、正確に音声を識別することを課題とする。【解決手段】音声識別装置は、利用者が発話した音声を受け付けるマイクを備え、カーナビゲーションシステム（カーナビ）が接続されている。また、カーナビも音声識別装置と同様に、マイクを備えて構成されている。このような構成において、音声識別装置は、接続されるカーナビに対して処理の実行を要求するシステム要求であるまたはシステム要求でないと予想を促す特徴のある複数の特徴語に対応付けて、特徴語の重要度を示す重要度を記憶し、入力された音声信号がシステム要求か否かを識別する識別器を保持し、音声信号が入力された場合に、保持される識別器に識別された識別結果に基づいて、音声信号がシステム要求であるか否かを判定する。そして、音声識別装置は、識別結果をカーナビに出力する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
接続される各種処理を実行する処理装置に対して処理の実行を要求するシステム要求であるまたは前記システム要求でないと予想を促す特徴のある複数の特徴語に対応付けて、前記特徴語の重要度を示す重要度を記憶し、入力された音声信号が前記システム要求か否かを識別する識別器を保持する識別器保持手段と、
音声信号が入力された場合に、前記識別器保持手段により保持される識別器に識別された識別結果に基づいて、前記音声信号がシステム要求であるか否かを判定する音声判定手段と、
を備えたことを特徴とする音声識別装置。
【請求項２】
前記処理装置に対して前記システム要求を示す複数のシステム要求発話言語と前記システム要求でない他の言語とを、それぞれがシステム要求か否かを示す情報とに対応付けて構成される学習データを記憶する学習データ記憶手段と、
前記識別保持手段に記憶される前記識別器が記憶する特徴語を用いてブースティングすることで、前記識別器を学習させて、前記複数の特徴語それぞれに対して前記重要度を決定する識別器学習手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の音声識別装置。
【請求項３】
前記処理装置に対して前記システム要求を示す複数のシステム要求発話言語と前記システム要求でない他の言語とを、それぞれがシステム要求か否かを示す情報とに対応付けて構成される学習データを記憶する学習データ記憶手段と、
前記識別保持手段に記憶される前記識別器が記憶する特徴語を用いて前記システム要求である領域とシステム要求でない領域とに分離する境界のマージンを最大になるように前記識別器を学習させる識別器学習手段とをさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の音声識別装置。
【請求項４】
前記音声信号が入力された場合に、音声信号上、前記音声信号に近い言葉も入力された音声信号とあわせて抽出する音声認識手段をさらに備え、
前記識別器保持手段は、前記音声認識手段により抽出された前記音声信号に近い言葉と入力された音声信号とを識別する識別器を保持することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の音声識別装置。
【請求項５】
接続される各種処理を実行する処理装置に対して処理の実行を要求するシステム要求であるまたは前記システム要求でないと予想を促す特徴のある複数の特徴語に対応付けて、前記特徴語の重要度を示す重要度を記憶し、入力された音声信号が前記システム要求か否かを識別する識別器を保持する識別器保持工程と、
音声信号が入力された場合に、前記識別器保持工程により保持される識別器に識別された識別結果に基づいて、前記音声信号がシステム要求であるか否かを判定する音声判定工程と、
を含んだことを特徴とする音声識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、入力された音声信号がシステム要求であるか否かを識別する音声識別装置および音声識別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、例えば、カーナビやロボットなど様々な分野で音声によるインターフェースが実用化されつつある。特に、ロボットとのコミュニケーションや、カーナビのように手を使うことが困難な機器の操作への適用が顕著である。そして、現在の音声インターフェイスは、「キーワードの有無によるもの」と「ネットワーク文法によるもの」の２つに大別できる。
【０００３】
ところが、これらの方法では問題が生じる場合が多い。例えば、キーワード方式では、機器の使い方を説明するような場合にキーワードが現れると、これをシステムへの要求として認識してしまうことがある。また、実際にはキーワードを発話していない場合でも、音声認識の誤認識によりキーワードがわき出し、このために誤動作してしまう場合がある。また、ネットワーク文法方式では、キーワード方式に比べ、誤動作のわき出し（実際にはシステムへの要求がないにも関わらず誤動作してしまうこと）を減らすことができるが、人手によって詳細なネットワーク文法を構築するには大きなコストがかかることや、システム要求発話の柔軟性・多様性が失われてしまい、決まった発話を暗記しないと、システムを操作できない、などの問題が生じる。
【０００４】
これらの問題に対し、システム要求発話かどうかを見分ける手法として、「発話者の視線方向を用いるもの」（非特許文献１参照）や、「発話の音響的な特徴を用いるもの」（非特許文献２と３参照）が提案されている。
【０００５】
具体的に説明すると、「発話者の視線方向を用いるもの」とは、発話者の視線を検出した場合にのみ、発話された音声をシステムに対する発話とみなして音声識別するものであり、視線を検出できない場合は、発話された音声をシステムに対する発話とはみなさず音声識別しない。また、「発話の音響的な特徴を用いるもの」とは、例えば、あらかじめ発話者の特徴を記憶しておき、発話された音声が当該特徴と一致する場合にのみ、発話された音声をシステムに対する発話とみなして音声識別するものであり、当該特徴と一致しない場合には、発話された音声をシステムに対する発話とはみなさず音声識別しない。
【０００６】
【非特許文献１】堀内靖雄、庵原彩子、西田昌史、市川熹、“自然対話における聞き手の反応と話し手のうなずき、言語情報、韻律情報との関係に関する予備的検討、”情処学研報、SLP-52、pp.93、98、July  2004
【非特許文献２】伊藤敏彦、山田真也、荒木健治、“音声対話認識率や状況の違いによる音声対話の言語的、音響的特徴の比較”、情報処理学会研究会報告2005-SLP-56、pp.101-106、2005年5月
【非特許文献３】杉本夏樹、北岡教英、中川聖一、“音響特徴を用いた対システム発話と対人間発話の識別”、電子情報通信学会、総合大会、D-14-9、pp.133、2006年3月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、上記した従来の技術の視線方向を用いた手法では、ロボットと発話者の距離が離れており視線方向検出が困難な場合や、カーナビ操作のように視線をシステムへ向けることが危険な場合には利用することができないという課題がある。
【０００８】
また、音響的な特徴を用いた手法では、そもそも音響的な特徴だけでは判別が困難な場合が存在することや、システムが高度化・高性能化するにつれて、さらには、ユーザーがシステムに習熟するにつれて、システムに対する発話が人に対する発話に近づき、判別が困難になるといった課題がある。
【０００９】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、音声識別するのに際して、視線情報を用いず、判別が困難な発話に対しても、正確に音声を識別することが可能である音声識別装置および音声識別方法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】
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１に係る発明は、接続される各種処理を実行する処理装置に対して処理の実行を要求するシステム要求であるまたは前記システム要求でないと予想を促す特徴のある複数の特徴語に対応付けて、前記特徴語の重要度を示す重要度を記憶し、入力された音声信号が前記システム要求か否かを識別する識別器を保持する識別器保持手段と、音声信号が入力された場合に、前記識別器保持手段により保持される識別器に識別された識別結果に基づいて、前記音声信号がシステム要求であるか否かを判定する音声判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１１】
また、請求項２に係る発明は、上記の発明において、前記処理装置に対して前記システム要求を示す複数のシステム要求発話言語と前記システム要求でない他の言語とを、それぞれがシステム要求か否かを示す情報とに対応付けて構成される学習データを記憶する学習データ記憶手段と、前記識別保持手段に記憶される前記識別器が記憶する特徴語を用いてブースティングすることで、前記識別器を学習させて、前記複数の特徴語それぞれに対して前記重要度を決定する識別器学習手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００１２】
また、請求項３に係る発明は、上記の発明において、前記処理装置に対して前記システム要求を示す複数のシステム要求発話言語と前記システム要求でない他の言語とを、それぞれがシステム要求か否かを示す情報とに対応付けて構成される学習データを記憶する学習データ記憶手段と、前記識別保持手段に記憶される前記識別器が記憶する特徴語を用いて前記システム要求である領域とシステム要求でない領域とに分離する境界のマージンを最大になるように前記識別器を学習させる識別器学習手段とをさらに備えたことを特徴とする。
【００１３】
また、請求項４に係る発明は、上記の発明において、前記音声信号が入力された場合に、音声信号上、前記音声信号に近い言葉も入力された音声信号とあわせて抽出する音声認識手段をさらに備え、前記識別器保持手段は、前記音声認識手段により抽出された前記音声信号に近い言葉と入力された音声信号とを識別する識別器を保持することを特徴とする。
【００１４】
また、請求項５に係る発明は、接続される各種処理を実行する処理装置に対して処理の実行を要求するシステム要求であるまたは前記システム要求でないと予想を促す特徴のある複数の特徴語に対応付けて、前記特徴語の重要度を示す重要度を記憶し、入力された音声信号が前記システム要求か否かを識別する識別器を保持する識別器保持工程と、音声信号が入力された場合に、前記識別器保持工程により保持される識別器に識別された識別結果に基づいて、前記音声信号がシステム要求であるか否かを判定する音声判定工程と、を含んだことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１または５の発明によれば、接続される各種処理を実行する処理装置に対して処理の実行を要求するシステム要求であるまたはシステム要求でないと予想を促す特徴のある複数の特徴語に対応付けて、特徴語の重要度を示す重要度を記憶し、入力された音声信号がシステム要求か否かを識別する識別器を保持し、音声信号が入力された場合に、保持される識別器に識別された識別結果に基づいて、音声信号がシステム要求であるか否かを判定するので、音声識別するのに際して、視線情報を用いず、判別が困難な発話に対しても、正確に音声を識別することが可能である。
【００１６】
例えば、視線を検出することが困難であり、また、通常の発話とシステムに対する発話とが判別することが困難であるカーナビに用いた場合でも、音声識別するのに際して、視線情報を用いず、判別が困難な発話に対しても、正確に音声を識別することが可能である。
【００１７】
また、請求項２の発明によれば、処理装置に対してシステム要求を示す複数のシステム要求発話言語とシステム要求でない他の言語とを、それぞれがシステム要求か否かを示す情報とに対応付けて構成される学習データを記憶し、記憶される識別器が記憶する特徴語を用いてブースティングすることで、識別器を学習させて、複数の特徴語それぞれに対して重要度を決定するので、さらに正確に音声を識別することが可能である。
【００１８】
例えば、ＡｄａＢｏｏｓｔを用いて、識別器を学習させて、正確に識別できる識別器を選択するとともに、正確に識別できた識別器の重要度を高くすることができる結果、さらに正確に音声を識別することが可能である。
【００１９】
また、請求項３の発明によれば、処理装置に対してシステム要求を示す複数のシステム要求発話言語とシステム要求でない他の言語とを、それぞれがシステム要求か否かを示す情報とに対応付けて構成される学習データを記憶し、記憶される識別器が記憶する特徴語を用いてシステム要求である領域とシステム要求でない領域とに分離する境界のマージンを最大になるように識別器を学習させるので、入力された音声信号を文章として識別することができる結果、特徴語を用いない識別器を用いた場合でも、正確に音声を識別することが可能である。
【００２０】
例えば、ＳＶＭ（Support  Vector  Machines）を用いて識別器を学習させた場合、サポートベクターと呼ばれる一部の学習データ（事例）によって識別境界を決めることができる結果、特徴語を用いない識別器を用いた場合でも、正確に音声を識別することが可能である。
【００２１】
また、請求項４の発明によれば、音声信号が入力された場合に、音声信号上、音声信号に近い言葉も入力された音声信号とあわせて抽出し、抽出された音声信号に近い言葉と入力された音声信号とを識別する識別器を保持するので、発話が似ている音声信号もあわせて識別することができる結果、より精密に音声を識別することが可能である。
【００２２】
例えば、Confusion  Networkを用いて音声信号を抽出した場合、「ついて来て」という発話が入力されると、「ついに来て」などの音声信号として抽出することができる結果、音声認識の性能がよくない場合にでも、精密に音声を識別することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る音声識別装置および音声識別方法の実施例を詳細に説明する。なお、以下では、実施例で用いる主要な用語の説明、実施例１に係る音声識別装置の概要および特徴、音声識別装置の構成および処理の流れ、実施例１による効果について説明する。
【実施例１】
【００２４】
［用語の説明］
まず最初に、本実施例で用いる主要な用語を説明する。本実施例で用いる「音声」とは、周波数が人間の可聴域にあるもの、つまり、「音」のことであるが、打楽器などの楽器による音ではなく、人が発する発話のことである。また、本実施例では、人が発する発話を用いた場合について説明しているが、録音した発話などでも本発明を適用することができる。
【００２５】
また、「システム要求発話」とは、音声識別装置に接続されるシステム（例えば、カーナビやロボットなど）に対して、何らかの指示（要求、指令）を示す発話のことであり、例えば、「カーナビを起動する」「こっちに来て」などである。また、「雑談」とは、上記したシステムに対する指示ではなく、人が通常に会話する発話のことであり、例えば、「カーナビを起動するというと」「こっちに来てとかいうと」など、相手に説明する発話などや、「昨日、ビデオをレンタルした」「明日は遠足である」などの日常会話などである。
【００２６】
［音声識別装置の概要および特徴］
次に、図１を用いて、実施例１に係る音声識別装置の概要および特徴を説明する。図１は、実施例１に係る音声識別装置の全体構成を示すシステム構成図である。
【００２７】
図１に示すように、実施例１に係る音声識別装置は、利用者が発話した音声を受け付けるマイクを備え、カーナビゲーションシステム（カーナビ）が接続されている。また、カーナビも音声識別装置と同様に、マイクを備えて構成されている。
【００２８】
そして、カーナビは、利用者から発話された音声をマイクによって受け付けて保持し、音声識別装置より当該音声がシステム要求であると認識された場合、当該受け付けた音声に基づいて処理を実行し、当該音声がシステム要求でない（雑談）と認識された場合、当該音声を破棄する。
【００２９】
このような構成において、実施例１に係る音声識別装置は、上記したように、利用者により発話された音声がシステム要求であるか否かを音声識別することを概要とするものであり、特に、音声識別するのに際して、視線情報を用いず、判別が困難な発話に対しても、正確に音声を識別することが可能であることに主たる特徴がある。
【００３０】
この主たる特徴を具体的に説明すると、音声識別装置は、接続される各種処理を実行するカーナビに対して処理の実行を要求するシステム要求であるまたはシステム要求でないと予想を促す特徴のある複数の特徴語（素性）に対応付けて、特徴語の重要度を示す重要度（重み）を記憶し、入力された音声信号がシステム要求か否かを識別する弱識別器を保持する。
【００３１】
具体的に例を挙げると、音声識別装置の弱識別器１〜３は、『システム要求であるまたはシステム要求でないと予想を促す特徴のある特徴語を示す「素性」、当該素性の識別先を示す「識別先」、当該素性の重要度（言い換えると、識別器の重要度）を示す「重み」』を記憶する。例えば、識別器１は、『「カーナビ」がある、システム要求、１．５４３２』を記憶し、識別器２は、『「カーナビ」がない、雑談、１．１１２３』を記憶し、弱識別器３は、『「には」がない、システム要求、０．７６７７』を記憶する。なお、ここでは、音声識別装置は、弱識別器を３つ保持している場合について説明するが、本発明はこれに限定されるものではなく、弱識別器の数に制限はない。通常、１００〜１０００個の弱識別器を保持する。
【００３２】
このような状態において、音声識別装置は、音声信号が入力された場合に、保持される識別器に識別された識別結果に基づいて、音声信号がシステム要求であるか否かを判定する（図１の（１）と（２）参照）。上記した例で具体的に説明すると、利用者によって「カーナビを起動する」と言葉が発話された場合、音声識別装置は、当該発話された音声信号である「カーナビを起動する」をマイクから受け付けて、この音声信号を音声認識してテキストデータを生成する。
【００３３】
そして、音声識別装置の弱識別器１は、音声認識されてテキストデータに変換された「カーナビを起動する」から『「カーナビ」がある』か否かを判定する。この場合、「カーナビ」が含まれているので、「システム要求」に記憶する重み「１．５４３２」を加算する。言い換えれば、弱識別器１は、発話された「カーナビを起動する」という言葉が「システム要求」である方に投票する。
【００３４】
続いて、弱識別器２は、当該テキストデータに『「カーナビ」がない』か否かを判定し、この場合、「カーナビ」があるので、記憶する重み「１．１１２３」を「システム要求」に加算する。同様に、弱識別器３は、当該テキストデータに『「には」がある』か否かを判定し、この場合、「には」がないので、記憶する重み「０．７６７７」を「システム要求」に加算する。
【００３５】
このようにして、弱識別器１〜３によりテキストデータに対するシステム要求であるか否かの判定および加算（投票）が終了すると、音声識別装置は、加算された重みにより当該音声信号がシステム要求であるか否かを判定する。この場合、「システム要求」の重みは「１．５４３２」と「１．１１２３」と「０．７６７７」とが加算されて「３．４２３２」であり、「雑談」の重みは、「０」となるので、音声識別装置は、当該発話された「カーナビを起動する」を「システム要求」であると識別する。
【００３６】
すると、音声識別装置は、識別された結果として「１」をカーナビに出力する。一方、「雑談」と識別された場合、音声識別装置は、識別結果として「０」をカーナビに出力する（図１の（３）参照）。そして、システム要求である旨の結果「１」が入力されたカーナビは、音声識別装置と同様にマイクによって受け付けた「カーナビを起動する」が「システム要求」であると認識して、「カーナビを起動する」を実行する。
【００３７】
このように、実施例１に係る音声識別装置は、視線を検出することが困難であり、また、通常の発話とシステムに対する発話とが判別することが困難であるカーナビに用いた場合でも、上記した主たる特徴のごとく、音声識別するのに際して、視線情報を用いず、判別が困難な発話に対しても、正確に音声を識別することが可能である。
【００３８】
［音声識別装置の構成］
次に、図２を用いて、図１に示した音声識別装置の構成を説明する。図２は、実施例１に係る音声識別装置の構成を示すブロック図である。図２に示すように、この音声識別装置１０は、入力受付部１１と、通信制御Ｉ／Ｆ部１２と、記憶部１３と、識別器保持部１４と、制御部２０とから構成される。
【００３９】
入力受付部１１は、各種の情報の音声入力を受付ける入力手段であり、マイクなどに接続されて構成され、例えば、利用者から発話された「カーナビを起動する」などの音声信号を受け付けて入力する。通信制御Ｉ／Ｆ部１２は、カーナビなど音声識別装置に接続される装置との間でやり取りする各種情報に関する通信を制御し、例えば、後述する音声判定部２２により識別された結果である「１」や「０」をカーナビなどに出力したりする。
【００４０】
記憶部１３は、制御部２０による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納するとともに、後述する識別器保持部１４に保持される各識別器によって識別された結果を一時的に記憶する。具体的に例を挙げると、記憶部１３は、各識別器によって識別された結果である重みの集計結果を「システム要求＝１．８８００」や「雑談＝１．５６００」などと記憶する。
【００４１】
識別器保持部１４は、接続される各種処理を実行するカーナビに対して処理の実行を要求するシステム要求であるまたはシステム要求でないと予想を促す特徴のある複数の特徴語（素性）に対応付けて、特徴語の重要度を示す重要度（重み）を記憶し、入力された音声信号がシステム要求か否かを識別する複数の弱識別器を保持する。具体的に例を挙げると、図３に示すように、弱識別器１〜３は、『システム要求であるまたはシステム要求でないと予想を促す特徴のある特徴語を示す「素性」、当該素性の識別先を示す「識別先」、当該素性の重要度を示す「重み」』を記憶する。そして、識別器保持部１４は、『「カーナビ」がある、システム要求、１．５４３２』を記憶する弱識別器１と、『「カーナビ」がない、雑談、１．１１２３』を記憶する弱識別器２と、『「には」がない、システム要求、０．７６７７』を記憶する弱識別器３とを保持する。なお、ここでは、音声識別装置は、弱識別器を３つ保持している場合について説明するが、本発明はこれに限定されるものではなく、弱識別器の数に制限はない。通常、１００〜１０００個の弱識別器を保持することが好ましい。また、識別器保持部１４は、特許請求の範囲に記載の「識別器保持手段」に対応し、弱識別器１〜３は、特許請求の範囲に記載の「識別器」に対応する。また、図３は、弱識別器が記憶する情報の構成例を示す図である。また、図３に示した弱識別器が記憶する情報は、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００４２】
弱識別器１は、当該音声信号に『「カーナビ」がある』か否かを判定し、「カーナビ」があった場合に、当該音声信号がシステム要求であると推定できると判定して、記憶する重み「１．５４３２」を「システム要求」に加算し、「カーナビ」がない場合に、記憶する重み「１．５４３２」を「雑談」に加算する。同様に、弱識別器２は、当該音声信号に『「カーナビ」がない』か否かを判定し、「カーナビ」がない場合に、当該音声信号が雑談であると推定できると判定して、記憶する重み「１．１１２３」を「雑談」に加算し、「カーナビ」がある場合に、記憶する重み「１．１１２３」を「システム要求」に加算し、弱識別器３は、当該音声信号に『「とか」がある』か否かを判定し、「とか」がある場合に、当該音声信号が雑談であると推定できると判定して、記憶する重み「０．７６７７」を「雑談」に加算し、「とか」がない場合に、記憶する重み「０．７６７７」を「システム要求」に加算する。このようにすることで、入力された音声信号に対して、「システム要求」か「雑談」かを推定するための重み付け（投票）を行うことができる。
【００４３】
制御部２０は、ＯＳ（Operating System）などの制御プログラム、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有するとともに、特に本発明に密接に関連するものとしては、音声認識部２１と、音声判定部２２と、識別結果出力部２３とを備え、これらによって種々の処理を実行する。
【００４４】
音声認識部２１は、入力受付部１１に受け付けられた音声信号をテキストデータに変換する。具体的に例を挙げると、利用者により発話された「カーナビを起動する」などの音声信号が入力受付部１１によって受け付けられると、音声認識部２１は、受け付けられた音声信号「カーナビを起動する」を音声認識して、テキストデータに変換し、識別器保持部１４により保持される各弱識別器１〜３に出力する。
【００４５】
音声判定部２２は、音声信号が入力された場合に、識別器保持部１４により保持される弱識別器１〜３に識別された識別結果に基づいて、音声信号がシステム要求であるか否かを判定する。具体的に説明すると、音声判定部２２は、弱識別器１〜３によって識別された結果を集計し、集計結果が大きい方を選択し、その識別結果を後述する識別結果出力部２３に出力する。
【００４６】
上記した例で具体的に説明すると、音声信号として「カーナビを起動する」が入力されると、「システム要求」の重みは重み「１．５４３２」と「１．１１２３」と「０．７６７７」とが加算されて「３．４２３２」となり、「雑談」の重みは、「０」となるので、音声判定部２２は、当該発話された「カーナビを起動する」を「システム要求」であると識別し、その識別結果を後述する識別結果出力部２３に出力する。なお、音声判定部２２は、特許請求の範囲に記載の「音声判定手段」に対応する。
【００４７】
識別結果出力部２３は、音声判定部２２により識別された結果を接続されるカーナビに出力する。上記した例で具体的に説明すると、識別結果出力部２３は、入力された音声信号が音声判定部２２により「システム要求」であると判定されると、識別結果として「１」をカーナビに出力し、「雑談」であると判定されると、識別結果として「０」をカーナビに出力する。
【００４８】
［音声識別装置による処理］
次に、図４を用いて、音声識別装置による処理を説明する。図４は、実施例１に係る音声識別装置における音声識別処理の流れを示すフローチャートである。
【００４９】
図４に示すように、入力受付部１１により音声信号が受信されると（ステップＳ４０１肯定）、音声認識部２１は、入力受付部１１に受け付けられた音声信号をテキストデータに変換し、当該テキストデータを弱識別器１〜３に出力する（ステップＳ４０２）。
【００５０】
続いて、弱識別器１〜３は、当該テキストデータを識別して、識別した結果を記憶部１３に格納し、音声判定部２２は、弱識別器１〜３により識別された結果を集計する（ステップＳ４０３）。
【００５１】
すると、音声判定部２２は、集計結果が「システム要求」の方が「雑談」よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ４０４）。そして、「システム要求」の方が「雑談」よりも大きい場合（ステップＳ４０５肯定）、音声判定部２２は、当該入力された音声信号を「システム要求」と判定し、その結果を識別結果出力部２３に出力する（ステップＳ４０５）。そして、識別結果出力部２３は、「システム要求」である旨の「１」をカーナビに出力する。
【００５２】
一方、「雑談」の方が「システム要求」よりも大きい場合（ステップＳ４０４否定）、音声判定部２２は、当該入力された音声信号を「雑談」と判定し、その結果を識別結果出力部２３に出力する（ステップＳ４０６）。そして、識別結果出力部２３は、「雑談」である旨の「０」をカーナビに出力する。
【００５３】
［実施例１による効果］
接続される各種処理を実行する処理装置に対して処理の実行を要求するシステム要求であるまたはシステム要求でないと予想を促す特徴のある複数の特徴語に対応付けて、特徴語の重要度を示す重要度を記憶し、入力された音声信号がシステム要求か否かを識別する識別器を保持し、音声信号が入力された場合に、保持される識別器に識別された識別結果に基づいて、音声信号がシステム要求であるか否かを判定するので、音声識別するのに際して、視線情報を用いず、判別が困難な発話に対しても、正確に音声を識別することが可能である。
【００５４】
例えば、視線を検出することが困難であり、また、通常の発話とシステムに対する発話とが判別することが困難であるカーナビに用いた場合でも、音声識別するのに際して、視線情報を用いず、判別が困難な発話に対しても、正確に音声を識別することが可能である。
【実施例２】
【００５５】
さて、これまで実施例１では、弱識別器１〜３が、あらかじめ特徴語（素性）と重要度（重み）を記憶している場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、特徴語と重要度を学習して記憶するようにしてもよい。
【００５６】
そこで、実施例２では、図５〜図７を用いて、ＡｄａＢｏｏｓｔによって弱識別器を学習させて、特徴語（素性）と重要度（重み）を記憶させる場合について説明する。
【００５７】
［音声識別装置の全体構成］
実施例２に係る音声識別装置は、接続される各種処理を実行するカーナビに対して処理の実行を要求するシステム要求を示す複数のシステム要求発話言語とシステム要求でない他の言語とを、それぞれがシステム要求か否かを示す情報『システム要求なら「１」、それ以外なら「−１」』とに対応付けて構成される学習データを記憶する。
【００５８】
具体的に例を挙げると、音声識別装置は、図５に示すように、「カーナビを起動する、１」「カーナビを起動すると言うと、−１」「カーナビの表示を変更、１」「表示変更とか言うと、−１」などを学習データとして記憶する。なお、図５は、学習データの構成例を示す図である。
【００５９】
そして、音声識別装置は、弱識別器１〜３が記憶する特徴語を用いて、ブースティングすることで、弱識別器１〜３を学習させて、複数の特徴語それぞれに対して重要度を決定する。
【００６０】
上記した例で具体的に説明すると、あらかじめ弱識別器１〜３は、『特徴を示す「素性」、システム要求であるか否かを示す「識別先」』として『「カーナビ」がある、システム要求』『「カーナビ」がない、雑談』『「には」がない、システム要求』などと記憶する。そして、音声識別装置は、これらの特徴語（素性）を記憶する弱識別器１〜３に対して、学習データを識別させる。
【００６１】
そして、音声識別装置は、最も正答率の高い識別を行った弱識別器が記憶する重要度を高くする。続いて、音声識別装置は、重要度を高くした識別器を除くほかの弱識別器に対して、先ほど同様に、学習データを識別させて、最も正答率の高い識別を行った弱識別器が記憶する重要度を高くする。このようにして、音声識別装置は、最も正確に識別できた弱識別器を選択して、重要度を上げていく。
【００６２】
このようにすることで、実施例２に係る音声識別装置は、例えば、ＡｄａＢｏｏｓｔを用いて、弱識別器を学習させて、正確に識別できる弱識別器を選択するとともに、正確に識別できた弱識別器の重要度を高くすることができる結果、さらに正確に音声を識別することが可能である。
【００６３】
［音声識別装置による処理］
次に、図６と図７を用いて、音声識別装置による処理を説明する。図６は、実施例２に係る音声識別装置における弱識別器学習処理の流れを示すフローチャートであり、図７は、ＡｄａＢｏｏｓｔのアルゴリズムの例を示す図である。
【００６４】
図６に示すように、学習開始要求（指示）を受信すると（ステップＳ６０１）、音声識別装置は、記憶する学習データを読み込む（ステップＳ６０２）。具体的には、音声識別装置は、学習データＺ＝（（Ｘ１，Ｙ１）・・・（Ｘｎ、Ｙｎ））を読み込む。
【００６５】
続いて、音声識別装置は、各弱識別器が記憶する重要度（重み）を初期化する（ステップＳ６０３）。具体的には、音声識別装置は、図７の（１）に示した式を用いて、学習データＺ＝（（Ｘ１，Ｙ１）・・・（Ｘｎ、Ｙｎ））の重み「Ｗ１（Ｚｉ）」（ｉ＝１、・・・、ｎ）を算出する。
【００６６】
その後、音声識別装置は、学習データＺに対して、特徴語（素性）を記憶する各弱識別器を用いて識別を行い、最も正答率の高い弱識別器の重要度（重み）を決定する（ステップＳ６０４）。そして、さらに弱識別器を学習させる場合（ステップＳ６０５肯定）、音声識別装置は、学習データの主付けを更新して、次の弱識別器に対しても上記した手法で重み（重要度）を更新する（ステップＳ６０６）。
【００６７】
具体的には、音声識別装置は、最も正答率の高い（最もエラーの少ない）弱識別器「ｈｔ（ｘ）」を算出する。そして、弱識別器「ｈｔ（ｘ）」の誤差「ε（ｔ）」を図７の（２）に示した式を用いて算出する。なお、図７に示された「Ｉ」は、Ｉ（ｔｒｕｅ）ならば「１」、Ｉ（ｆａｌｕｓｅ）ならば「−１」となる。
【００６８】
続いて、音声識別装置は、ｔ個目の弱識別器の重み「α（ｔ）」を図７の（３）に示した式を用いて算出し、学習データＺ＝（（Ｘ１，Ｙ１）・・・（Ｘｎ、Ｙｎ））の重み「Ｗ（ｔ）」を図７の（４）を用いて算出する。このようにして、学習データの主付けを更新しつつ、最も正確に識別できる弱識別器の重要度を高くしていき、図７の（５）に示したように、ε（ｔ）が０．５未満の弱識別器を見つけることができれば、学習誤差「０」の最終学習仮説「ｆ（ｘ）」を生成することができる。
【００６９】
［実施例２による効果］
接続される各種処理を実行する処理装置に対して処理の実行を要求するシステム要求を示す複数のシステム要求発話言語とシステム要求でない他の言語とを、それぞれがシステム要求か否かを示す情報とに対応付けて構成される学習データを記憶し、記憶する特徴語を用いてブースティングすることで、識別器を学習させて、複数の特徴語それぞれに対して重要度を決定するので、さらに正確に音声を識別することが可能である。例えば、ＡｄａＢｏｏｓｔを用いて、弱識別器を学習させて、正確に識別できる弱識別器を選択するとともに、正確に識別できた弱識別器の重要度を高くすることができる結果、さらに正確に音声を識別することが可能である。
【実施例３】
【００７０】
さて、これまで実施例２では、ＡｄａＢｏｏｓｔを用いて弱識別器を学習させることで、識別器を学習させる場合（言い換えれば、音声識別装置を学習させた場合）について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、ＳＶＭ（Support  Vector  Machines）を用いて識別器を学習させる（言い換えれば、音声識別装置を学習させる）ようにしてもよい。
【００７１】
そこで、実施例３では、図８〜図１８を用いて、ＡｄａＢｏｏｓｔで識別器を学習させた場合（言い換えれば、音声識別装置を学習させた場合）と、ＳＶＭで識別器を学習させた場合（言い換えれば、音声識別装置を学習させた場合）についての実験結果について説明する。
【００７２】
まず、実施例３で説明する実験では、二人以上の人間とシステムが同時に存在することを想定する。これは、ロボットを操作する際に周囲に人がいる場合や、カーナビを操作する際に助手席に同乗者がいる場合のように、自然な状況であると考えられる。二人以上の人間が互いに会話を行いながら、任意にシステムへの要求発話を行う。利用方法としては、少し離れた場所から「こっちに来て」とロボットを呼ぶ、「写真を撮って」と写真を撮ってもらう、などがある。
【００７３】
現状でロボットが受理できるコマンドは図８の通り決まった文章のみである。ただし、実施例３における実験のために収録した音声には、「こっち来て」「早く来いよ」「あっち行って」のように、ロボットは受理できないものの同じ動作を期待する表現も含まれており、これらもシステム要求発話であるとのラベルを付与した。システム要求ではない発話としては、通常の雑談に加え、「こっちに来て、とか言うと……」「こっちに来て、向こうへ行ってだけでは……」のようにシステムへの要求発話を含むような発話も含まれている。なお、図８は、実施例３で用いたロボットの機能とコマンドの例を示す図である。
【００７４】
そして、収録は、二人の発話者それぞれの胸元に取り付けたマイクで行った。発話数は３３０で、内４９発話がシステム要求発話であった。書き起こしは、ひらがな、及び、かな漢字混じりの二種類作成した。ひらがなは音響モデル適応用である。ロボットを用いた従来研究では、視線情報を用いるものも存在する。ただし、実施例３における実験では、発話者とロボットとの距離が離れており視線方向の推定が困難であったこと、また、発話者がロボットを見ずにシステム要求発話を行う場合もあること、将来的にロボットではなく、カーナビでの利用も想定していることなどから、システム要求発話の判別に視線情報は用いない。
【００７５】
また、実施例３では、AdaBoostを用いたシステム要求判別手法について述べる。まず、AdaBoostについて概説し、その後、音声認識結果（音声識別結果）から1-Bestではない深い仮説を用いる手法として、Confusion  Networkについて述べる。最後に、AdaBoostを用いた場合とSVMを用いた場合について比較、検討を行う。
【００７６】
［AdaBoostの概説］
AdaBoostとは、いくつもの識別器を組み合わせてひとつの高度な識別器を構成するensenble  learning  methodのひとつである。Schapireらが提案している（参考文献：R.Schapire、Y.Freund、P.Bartlett、and、W.Lee、“Boosting  the  margin：A  new  explanation  for  the  ef-fectiveness  of  voting  methods、”Annals  of  Statistics、vol.26、no.5、pp.1651-1686、Oct、1998）学習のアルゴリズムを図７に示す。図中のＩは、Ｉ(true)ならば「１」、Ｉ(false)ならば「−１」となる。「ｔ」が０．５未満の弱学習器を見つけ続けることができれば、学習誤差「０」の最終学習仮説を生成できる。また、未知のサンプルに対する汎化誤差も小さくできることが実験的に報告されている（参考文献：R  Y.Freund  and  R.Schapire、“Experiments  with  a  newBoosting  algorithm、”Proc  13th、International  Con-ference  on  Machine  Learning  Bari、Italy  MorganKaufmann、pp.148-146、July  1996）（参考文献：H.Schwenk  and  Y.Bengio、“Adaboosting  neural  net-works”、Proc.ICANN97、vol.1327  of  LNCS  BerlinSpringer、pp.967-972、Oct.1997.）。
【００７７】
一方、雑音を有するサンプルの場合、過学習を起こすことが報告されている。これに対しては、AdaBoostの学習過程をマージン最大化ととらえ、SVMにおけるSoftMarginsの概念を導入した手法も提案されている（参考文献：G.Ratsch、T.Onoda、and  K.-R.Muller、“Soft  Mar-gin for AdaBoost”Machine  Learning、vol.42、no.3、pp.287-320、March 2001.）（参考文献：小野田崇、“Boostingの過学習とその回避”電子情報通信学会論文誌、Vol.J85-D2、No.5、pp.776-784、2002年5月.）。
【００７８】
実施例３における実験では、認識結果を扱うため、サンプルには多くの雑音が乗っているものと考えられる。このことから、通常のAdaBoostではなく、Soft  Margins付きのAdaBoostを用いることとした。AdaBoostを用いたテキスト分類手法としては、文献（R.Schapire、Y.Freund、P.Bartlett、and、W.Lee、“Boosting  the  margin：A  new  explanation  for  the  effectiveness  of  voting  methods、”Annals  of  Statistics、vol.26、no.5、pp.1651-1686、Oct、1998）や（工藤拓／松本裕治、“半構造化テキストの分類のためのブースティングアルゴリズム”情報処理学会論文誌、Vol.45、NO.9、2004年9月.）などが提案されている。
【００７９】
これらの文献では、テキスト分類のための弱学習器として、Decision  Stumpsが用いられている。Decision  Stumpsとは、ある素性（特徴語）の有無に基づいて分類を行う単純な手法である。素性（特徴語）には、単語や単語bi-gram、ラベル付き順序木などが用いられる。学習時には、学習サンプルを最もうまく分類するような“素性”を選択し、その際の重みを得る。識別時には、学習によって得られた全ての素性について、サンプル中にその素性があれば、クラス「ｙ」に重み「α」の投票を行うということを繰り返し、最終的に重みの大きかったクラスと判別する。
【００８０】
そして、実施例３における実験では、音声認識結果（音声識別結果）からのシステム要求判別を行う。そのため、音声認識における認識誤りが問題となることが考えられる。そこで、1-Bestの認識結果を用いるのではなく、より深い仮説を用いる。深い仮説を用いる手法としてN-Best、ワードグラフなどが存在するが、図９に示すように、情報をコンパクトに表現できるConfusion  Networkを用いる。Confusion  Networkは、ワードグラフを圧縮したものであると考えられる。なお、図９は、Confusion  Networkを説明するための図である。
【００８１】
［ＳＶＭ（Support  Vector  Machines）との比較］
SVMは、図１０のように、クラス間のマージンを最大化するように識別境界を推定する手法である。また、Kernel法と組み合わせることにより、非線形の識別境界も取り扱うことが可能であり、高い汎化能力と識別性能を持つことが知られている。実施例３における実験においても、SVMを用いてシステム要求発話を判別することが可能である。SVMでは、サポートベクターと呼ばれる一部の学習データ（事例）によって識別境界が決まる。言い換えれば、SVMは、クラス間のマージンを最大化するようなサポートベクターを推定する手法と言える。テキスト分類問題を考えた場合、サポートベクターは“文章”として求まる。すなわち、SVMでは、“文章”を基にシステム要求発話の判別を行う。また、SVMは、識別したい文章と、弱識別器に記憶されている文章との内積（類似度）に識別器の重みをかけた値を弱識別器に記憶されている識別先に投票する。なお、図１０は、SVMを説明するための図である。
【００８２】
一方、AdaBoostは、“素性”を基に判別を行う手法である。AdaBoostによる学習では、“文章”ではなく、“素性”となる単語や単語bi-gramなどが求まる。このことは、２つの意味を持っていると考えられる。ひとつは、AdaBoostでは素性を基に判別を行うために得られた素性から、学習データ中に存在しない事例についても判別を行うことができるということである。例えば、「こっちに来てとか」という学習データから、「とか→雑談」という素性が得られたとする。このとき、「向こうへ行ってとか」という発話が学習データ中に存在しない場合でも、これを正しく雑談と判別できる可能性が高い。
【００８３】
もうひとつは、AdaBoostの方がキーワード・スポッティングとの相性がよいことである。実施例３における実験のように、雑談を取り扱う場合、未知語は判別性能を低下させる大きな問題となる。そこで、キーワード・スポッティングを用いて、未知語に対処することが考えられる。通常であれば、どの単語をキーワードとし、どの単語をガベージとすればよいかは人手で判断する必要がある。しかし、AdaBoostによって素性を学習した場合、判別に必要なキーワードは素性語であり、それ以外は判別に不必要なガベージと考えることができる。これに対し、SVMでは、素性となる単語ではなく、文章のレベルで学習がなされるため、サポートベクターとなる文章の中から関係のありそうな単語を選択するか、文章中に含まれる全ての単語をキーワードとする必要がある。
【００８４】
［実験］
実験は大きく分けて２つ行った。（１）クリーンな書き起こしテキストを用いたシステム要求発話の判別（判別性能の上限）。（２）音声認識結果（音声識別結果）を用いたシステム要求発話の判別。以下、それぞれの実験結果について述べる。
【００８５】
（クリーンな書き起こしテキストによるシステム要求判別）
まず、提案手法の判別性能の上限値として、クリーンな（認識誤りの含まれていない）書き起こしテキストを用いたシステム要求発話の判別実験を行った。かな漢字混じりの書き起こしテキストをMecab（参考文献：“MeCab：Yet  Another  Part-of-Speech  and  Morpho-logical  Analyzer”、http://chasen.org/taku/soft-ware/mecab/）によって形態素に分割し、AdaBoost、SVMでそれぞれ学習を行った。なお、SVMにおいては単語の出現頻度をベクトル化し、それを特徴とした。また、カーネル関数にはGauss  Kernelを用いた。判別実験は、コーパスの分量の不足もあり、one-leave-out法により行った。ここで用いた素性は単語uni-gramである。実験結果のうち、F値が最も高かったケースを図１１に示す。表の通り、SVMの方がAdaBoostよりも高い識別性能を示している。特に、SVMでは、システム要求のわき出しを抑えられる傾向がみられた。なお、図１１は、クリーンな書き起こしによるシステム要求判別結果を示す図である。
【００８６】
（音声認識結果（音声識別結果）からのシステム要求判別）
次に、音声認識結果に対し、システム要求発話判別実験を行った。まず、音声認識の条件と結果について述べる。ベースラインの音響モデルは、日本語話し言葉コーパス(CSJ：Corpus  of  Spontaneous  Japanese)モニター版（古井貞煕、前川喜久雄、伊佐原均、“『話し言葉工学』プロジェクトのこれまでの成果と展望”第２回話し言葉の科学と工学ワークショップ、pp.1-6、2002.）のうち、男性話者２００名の講演音声を用いて作成した。音響分析条件とHMMの仕様を図１２に示す。これらの条件で音響モデルを作成し、さらに、MLLR＋MAP（緒方淳、有木康雄、“音素事後確率に基づく信頼度を用いた音響モデルの教師なし適応”信学技報、SP2001-105、2001）により音響モデル適応を行った。音響モデル適応は、テストセットを含めた適応をクローズド、含めない適応をオープンとした。ただし、どちらの場合も適応データの話者は、テストセットと同一のものを用いた。適応データの分量は、クローズドの場合で約１０分、オープンの場合で約５分であった。なお、図１２は、音響分析条件とHMMの仕様を示す図である。
【００８７】
音声認識（音声識別）による単語正解精度を図１３に示す。音響モデルをオープンにした場合は単語正解精度が３０％を下回ってしまう。将来的に、適応に用いるデータを増やした際、オープンでもクローズド程度の性能に近づくことを期待して、音響モデルはクローズドの方を用いることとした。なお、図１３は、音声認識結果の単語正解精度を示す図である。
【００８８】
上記した認識結果に対し、提案手法によるシステム要求判別を行った。学習とテストはクリーンな書き起こしテキストの場合と同様にone-leave-out法により行った。なお、実施例３における実験ではConfusion  Networkは用いず、1-Bestの結果から判別を行った。素性は、AdaBoostではuni-gram、及びbi-gramを用いた。SVMではクリーンな書き起こしテキストの場合と同様に、単語の出現頻度をベクトル化したものを特徴として用いた。結果を図１４に示す。また、F値が最も高かったケースを図１５に示す。なお、図１４と図１５は、音声認識結果を用いたシステム要求判別結果を示す図である。
【００８９】
その結果、全体としての識別性能はSVMが優れていることがわかる。特に、わき出しに強い特性を持っていることがわかる。これは、文書全体から識別を行うため、システム要求発話に見られるような単語が混じり込んでも、それに大きな影響を受けないためと考えられる。ただし、この点については、後述する欠点も存在する。一方、AdaBoostの利点として、素性語が明確に得られることがあげられる。このときに選択された素性語を図１６に列挙する。システム要求に投票を行う素性にはbi-gramが多く選択されていることがわかる。これは、システム要求発話がある程度決まったフレーズによって行われているためと考えられる。また、＜ｓ＞や＜／ｓ＞との組み合わせが多数存在することから、システム要求発話は、一旦会話を区切った上で為されているものと考えられる。AdaBoostにおいて、uni-gramを用いるよりもbi-gramを用いる方が高い性能を示した。特に、bi-gramを用いることでわき出しを減らすことができていた。なお、図１６は、AdaBoostによって選択された素性語を示す図である。
【００９０】
（Confusion  Networkの利用による判別性能の改善）
ここでは、Confusion  Networkを用いた場合のシステム要求判別について述べる。簡単なため、AdaBoostに対してのみ考察を行う。まず、音声認識誤りが原因となって判別に失敗していた例として、「ついに  来  て→雑談」というものがあった。これは、本来、「ついて」と発話しているところを「ついに」を誤って認識したために判別に失敗した例である。この発話について、Confusion  Networkを構築した図が図９である。２番目のパスに正解単語である「ついて」が含まれていることがわかる。このようなケースにおいて、Confusion  Networkを用いることで精度が改善すると期待される。図１７に、Confusion  Networkを用いた場合の結果を示す。図１７の1-Bestは、F値が最も高かった場合である。Confusion  Networkを用いて深いパスまでを対象とすることにより、判別性能が改善できることがわかる。なお、図１７は、Confusion  Networkによる判別性能の改善結果を示す図である。
【００９１】
（システムに要求された動作の種別認識）
これまで、システム要求発話であるか否かの判別について述べてきた。しかし、通常は、システム要求発話であると判別した上で、さらにどの動作を望んでいるかまで認識する必要がある。ここでは、AdaBoostを利用して、動作の種別まで認識した場合の実験結果について簡単に述べる。学習は、one-vs-rest法を用いて行った。これは、注目する動作とそれ以外の識別器とを、動作の数だけ構成する手法である。動作の種類は、呼ぶ・遠ざける・写真撮影・連れる・ボトル操作・場所記憶・停止・初期化の8種類である。実験の結果、システム要求判別性能は維持したまま、高精度な動作の種別認識ができることがわかった。動作の数が少なく、似通った文章による依頼発話が少ないこともあり、動作の種別認識性能は１００％であった。
【００９２】
（素性に基づく判別の効果）
最後に、学習データ中に存在しない雑談発話の認識について行った実験について述べる。まず、クリーンな書き起こしテキストを用いて識別器を構成する。次に、「システム要求発話＋雑談素性」となるような文章が正しく雑談と識別されるかについて調べた。具体的には、「向こうへ行ってとか」「ついて来てって言うと」などの文章である。同一のフレーズが学習コーパス中には存在しない文章のみを選択した。AdaBoostとSVMによる結果を図１８に示す。なお、図１８は、未知のシステム要求発話と雑談素性の判別結果を示す図である。
【００９３】
図１８に示すように、AdaBoostの方がSVMよりも高い性能を示した。これは、AdaBoostが“素性”に基づいて判別を行うため、雑談素性に大きな影響を受けるためと考えられる。SVMは、“文章”全体に基づいて判別を行うことから、雑談素性が付け加わっただけでは雑談と判別されにくいと考えられる。
【００９４】
（まとめ）
実施例３における実験では、AdaBoostを用いたシステム要求判別手法について述べた。AdaBoostを用いることで、システムへの要求発話と雑談とを9割以上の割合で、高精度に判別することが可能であった。判別性能の点ではSupport  Vector  Machinesに及ばないものの、ほぼ同等の性能を持つものと考えられる。また、AdaBoost独自の特徴として、素性として用いた単語が明確に得られることからキーワード・スポッティングへの応用が容易であることがあげられる。さらには、「とか」「って言うと」のように、端的に雑談であることを示す素性を学習することにより、学習コーパス内に「システム要求発話＋とか」のような文章が現れない場合でも、正しく雑談発話と判別することが可能であった。今後の課題として、大規模なコーパスを構築し実験すること、タスクの難易度を上げることがあげられる。また、今回は言語情報のみから判別を行ったが、音響情報などと組み合わせて判別を行う手法についても検討を行う必要がある。
【００９５】
［実施例３による効果］
接続される各種処理を実行する処理装置に対して処理の実行を要求するシステム要求を示す複数のシステム要求発話言語とシステム要求でない他の言語とを、それぞれがシステム要求か否かを示す情報とに対応付けて構成される学習データを記憶し、記憶する特徴語を用いてシステム要求である領域とシステム要求でない領域とに分離する境界のマージンを最大になるように識別器を学習させるので、入力された音声信号を文章として識別することができる結果、特徴語を用いない識別器を用いた場合でも、正確に音声を識別することが可能である。
【００９６】
例えば、ＳＶＭ（Support  Vector  Machines）を用いて識別器を学習させた場合、サポートベクターと呼ばれる一部の学習データ（事例）によって識別境界を決めることができる結果、特徴語を用いない識別器を用いた場合でも、正確に音声を識別することが可能である。
【００９７】
また、実施例３によれば、音声信号が入力された場合に、音声信号上、音声信号に近い言葉も入力された音声信号とあわせて抽出し、抽出された音声信号に近い言葉と入力された音声信号とを識別する識別器を保持するので、発話が似ている音声信号もあわせて識別することができる結果、より精密に音声を識別することが可能である。例えば、Confusion  Networkを用いて音声信号を抽出した場合、「ついて来て」という発話が入力されると、「ついに来て」などの音声信号として抽出することができる結果、音声認識の性能がよくない場合にでも、精密に音声を識別することが可能である。
【実施例４】
【００９８】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下に示すように、（１）識別器の数、（２）学習データ、（３）システム構成等、（４）プログラムにそれぞれ区分けして異なる実施例を説明する。
【００９９】
（１）識別器の数
例えば、実施例１と２では、３つの弱識別器を用いて音声を識別する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、弱識別器の数に制限はなく、通常、１００〜１０００個の弱識別器を保持する。このように、弱識別器の数を増やして音声識別することで、正確に音声を識別することが可能である。
【０１００】
（２）学習データ
また、実施例２と３では、学習データとしてテキストデータを記憶する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、発話された音声を録音したりした録音データであってもよい。
【０１０１】
（３）システム構成等
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理（例えば、音声認識処理など）の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報（例えば、図３や図５など）については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１０２】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合（例えば、音声判定部と識別結果出力部を統合するなど）の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【０１０３】
（４）プログラム
なお、本実施例で説明した音声識別方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
【産業上の利用可能性】
【０１０４】
以上のように、本発明に係る音声識別装置および音声識別方法は、入力された音声信号がシステム要求であるか否かを識別することに有用であり、特に、音声識別するのに際して、視線情報を用いず、判別が困難な発話に対しても、正確に音声を識別することに適する。
【図面の簡単な説明】
【０１０５】
【図１】実施例１に係る音声識別装置の全体構成を示すシステム構成図である。
【図２】実施例１に係る音声識別装置の構成を示すブロック図である。
【図３】弱識別器が記憶する情報の構成例を示す図である。
【図４】実施例１に係る音声識別装置における音声識別処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】学習データの構成例を示す図である。
【図６】実施例２に係る音声識別装置における弱識別器学習処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】ＡｄａＢｏｏｓｔのアルゴリズムの例を示す図である。
【図８】実施例３で用いたロボットの機能とコマンドの例を示す図である。
【図９】Confusion  Networkを説明するための図である。
【図１０】SVMを説明するための図である。
【図１１】クリーンな書き起こしによるシステム要求判別結果を示す図である。
【図１２】音響分析条件とHMMの仕様を示す図である。
【図１３】音声認識結果の単語正解精度を示す図である。
【図１４】音声認識結果を用いたシステム要求判別結果を示す図である。
【図１５】音声認識結果を用いたシステム要求判別結果を示す図である。
【図１６】AdaBoostによって選択された素性語を示す図である。
【図１７】Confusion  Networkによる判別性能の改善結果を示す図である。
【図１８】未知のシステム要求発話と雑談素性の判別結果を示す図である。
【符号の説明】
【０１０６】
１０  音声識別装置
１１  入力受付部
１２  通信制御Ｉ／Ｆ部
１３  記憶部
１４  識別器保持部
２０  制御部
２１  音声認識部
２２  音声判定部
２３  識別結果出力部
【図１】
2008145989.tif 000003
【図２】
2008145989.tif 000004
【図３】
2008145989.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2008145989.tif 000009
【図８】
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【図９】
2008145989.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
2008145989.tif 000017
【図１６】
2008145989.tif 000018
【図１７】
2008145989.tif 000019
【図１８】
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