(57)【要約】【課題】音声認識を改善するシステムを提供すること。【解決手段】音声認識エンジンに結合するように構成されたインタフェースと、該インタフェースに結合されたポスト認識プロセッサであって、該ポスト認識プロセッサは、該音声認識エンジンによって生成された認識音声データをメモリ内に保持されたコンテキストオブジェクトと比較し、修正済み認識音声データを生成し、該修正済み認識音声データを翻訳コンポーネントに送信する、該ポスト認識プロセッサとを備える、音声認識性能を改善するシステム。【選択図】図１
2008097003.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識エンジンを結合するように構成されたインタフェースと、
該インタフェースに結合されたポスト認識プロセッサであって、該ポスト認識プロセッサは、該音声認識エンジンによって生成された認識音声データをメモリ内に保持されたコンテキストオブジェクトと比較し、修正済み認識音声データを生成し、該修正済み認識音声データを翻訳コンポーネントに送信する、該ポスト認識プロセッサと
を備える、音声認識性能を改善するシステム。
【請求項２】
前記認識音声データは、テキストストリングおよび関連スコアを備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記スコアは、前記テキストストリングの信頼値を備える、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記修正済み認識音声データは、負の重み付け値によって改変された前記関連スコアを
備える、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記修正済み認識音声データは、正の重み付け値によって改変された前記関連スコアを
備える、請求項３に記載のシステム。
【請求項６】
前記修正済み認識音声データは、修正済みテキストリングを備え、該修正済みテキストストリングは、コンテキストオブジェクトの一部分を備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記修正済み認識音声データは、前記テキストストリングの一部分を備える、請求項２に記載のシステム。
【請求項８】
前記メモリは、応答フィードバックデータを格納するようにさらに構成され、該応答フィードバックデータは、修正済みテキストストリングの受け入れレベルを備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記修正済み認識音声データは、該認識音声データのテキストストリングとは異なる順番にされた複数のテキストストリングを備える、請求項２に記載のシステム。
【請求項１０】
前記コンテキストオブジェクトは、１つ以上の周辺デバイスから前記メモリにロードされる、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
メモリに格納されたユーザ適応可能なルールをさらに備え、該ユーザ適応可能なルールは、前記認識音声データおよび前記コンテキストオブジェクト上に動作するように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
音声認識を改善する方法であって、
音声認識エンジンによって生成された認識音声データをメモリ内に保持されたコンテキストオブジェクトと比較するステップと、
１つ以上のコンテキストオブジェクトに基づいて、該認識音声データを改変するステップと、
該改変済み認識音声データを翻訳コンポーネントに送信するステップと
を包含し、
該認識音声データは、テキストストリング、テキストマトリックス、またはテキストラティス、および関連信頼レベルを備える、方法。
【請求項１３】
前記認識音声データを改変するステップは、テキストストリング、テキストマトリックス、またはテキストラティスと関連する前記関連信頼レベルを調整するステップを包含する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
テキストストリングと関連する信頼レベルを調整するステップは、該関連信頼レベルに負の重み付け値を付与するステップを包含する、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
テキストストリングと関連する信頼レベルを調整するステップは、該関連信頼レベルに正の重み付け値を付与するステップを包含する、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記認識音声データを改変するステップは、テキストストリングの一部分を抽出するステップを包含する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１７】
前記認識音声データを改変するステップは、該認識音声データに新たなテキストストリングを付加するステップを包含する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１８】
前記新たなテキストストリングは、確認データを受信した後に、メモリに保持された前記コンテキストオブジェクトに付加される、請求項１２に記載の方法。
【請求項１９】
前記改変済み認識音声データの一部分を用いて、前記コンテキストオブジェクトを更新するステップをさらに包含する、請求項１２に記載の方法。
【請求項２０】
前記音声認識エンジンによって生成された認識音声データをメモリ内に保持されたコンテキストオブジェクトと比較するステップは、該コンテキストオブジェクトと関連する一時的なデータを評価するステップを包含する、請求項１２に記載の方法。
【請求項２１】
前記音声認識エンジンによって生成された認識音声データをメモリ内に保持されたコンテキストオブジェクトと比較するステップは、該コンテキストオブジェクトと関連する頻度データを評価するステップを包含する、請求項１２に記載の方法。
【請求項２２】
一式のプロセッサを備えるコンピュータ読み取り可能な格納媒体であって、該プロセッサは、
音声認識エンジンによって生成された認識音声データをメモリ内に保持されたコンテキストオブジェクトと比較する行為と、
１つ以上のコンテキストオブジェクトに基づいて、該認識音声データを改変する行為と、
該改変済み認識音声データを翻訳コンポーネントに送信する行為と
を実行する命令を実行可能であって、
該認識音声データは、テキストストリングおよび関連信頼レベルを備える、コンピュータ読み取り可能な格納媒体。
【請求項２３】
前記認識音声データを改変する前記命令は、前記関連信頼レベルに負の重み付け値を付与する、請求項２２に記載のコンピュータ読み取り可能な格納媒体。
【請求項２４】
前記認識音声データを改変する前記命令は、前記関連信頼レベルに正の重み付け値を付与する、請求項２２に記載のコンピュータ読み取り可能な格納媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（発明の背景）
（１．優先権主張）
本出願は、２００６年１０月１２日に出願された米国仮特許出願第６０／８５１，１４９号からの優先権の利益を主張するものであり、該出願は、本明細書にて参考として援用される。
【０００２】
（２．技術分野）
本発明は、通信システムに関し、より具体的には、音声認識を改善するシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
（３．関連技術）
一部の音声認識システムは、交換を介してアプリケーションと相互作用する。これらのシステムが理解する口頭によるリクエストおよびコマンドの数は、限られている。多様な音声パターン、話者のアクセント、およびアプリケーション環境があるので、一部の音声認識システムは、必ずしもユーザの音声を認識するとは限らない。一部のシステムは、ユーザが、複数の単語および文を発音して、使用前にシステムを訓練することを要求することによって、エラーを最小化しようと試みる。他のシステムは、そのシステムが使用される間に、そのシステムの音声モデルを適合させる。リクエストまたはコマンドがなされる方法は、多様であるので、音声認識システムの開発者は、初期認識文法を生成しなくてはならない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このプログラミングにもかかわらず、一部のシステムは、利用可能なコンテキスト情報に効率的に適合させることができない。したがって、音声認識を改善するシステムに対するニーズが存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
（概要）
音声認識を改善するシステムは、音声認識エンジンにリンクされたインタフェースを含む。該インタフェースに結合されたポスト認識プロセッサが、該音声認識エンジンによって処理された認識音声をメモリ内に保持されたコンテキスト情報と比較する。該ポスト認識プロセッサは、修正済み認識音声データを生成し、該修正済み認識音声データを解析コンポーネントに送信する。
【０００６】
他のシステム、方法、特徴、および利点は、以下の図面および詳細な説明を考察すると、当業者には明らかであるか、あるいは明らかになる。このような追加のシステム、方法、特徴、および利点の全ては、本記述内に含まれ、本発明の範囲内にあり、そして、以下の請求項によって保護されることが意図される。
【０００７】
本発明は、さらに、以下の手段を提供する。
【０００８】
（項目１）
音声認識エンジンを結合するように構成されたインタフェースと、
該インタフェースに結合されたポスト認識プロセッサであって、該ポスト認識プロセッサは、該音声認識エンジンによって生成された認識音声データをメモリ内に保持されたコンテキストオブジェクトと比較し、修正済み認識音声データを生成し、該修正済み認識音声データを翻訳コンポーネントに送信する、該ポスト認識プロセッサと
を備える、音声認識性能を改善するシステム。
【０００９】
（項目２）
上記認識音声データは、テキストストリングおよび関連スコアを備える、項目１に記載のシステム。
【００１０】
（項目３）
上記スコアは、上記テキストストリングの信頼値を備える、項目２に記載のシステム。
【００１１】
（項目４）
上記修正済み認識音声データは、負の重み付け値によって改変された上記関連スコアを
備える、項目３に記載のシステム。
【００１２】
（項目５）
上記修正済み認識音声データは、正の重み付け値によって改変された上記関連スコアを
備える、項目３に記載のシステム。
【００１３】
（項目６）
上記修正済み認識音声データは、修正済みテキストリングを備え、該修正済みテキストストリングは、コンテキストオブジェクトの一部分を備える、項目１に記載のシステム。
【００１４】
（項目７）
上記修正済み認識音声データは、上記テキストストリングの一部分を備える、項目２に記載のシステム。
【００１５】
（項目８）
上記メモリは、応答フィードバックデータを格納するようにさらに構成され、該応答フィードバックデータは、修正済みテキストストリングの受け入れレベルを備える、項目１に記載のシステム。
【００１６】
（項目９）
上記修正済み認識音声データは、該認識音声データのテキストストリングとは異なる順番にされた複数のテキストストリングを備える、項目２に記載のシステム。
【００１７】
（項目１０）
上記コンテキストオブジェクトは、１つ以上の周辺デバイスから上記メモリにロードされる、項目１に記載のシステム。
【００１８】
（項目１１）
メモリに格納されたユーザ適応可能なルールをさらに備え、該ユーザ適応可能なルールは、上記認識音声データおよび上記コンテキストオブジェクト上に動作するように構成される、項目１に記載のシステム。
【００１９】
（項目１２）
音声認識を改善する方法であって、
音声認識エンジンによって生成された認識音声データをメモリ内に保持されたコンテキストオブジェクトと比較するステップと、
１つ以上のコンテキストオブジェクトに基づいて、該認識音声データを改変するステップと、
該改変済み認識音声データを翻訳コンポーネントに送信するステップと
を包含し、
該認識音声データは、テキストストリング、テキストマトリックス、またはテキストラティス、および関連信頼レベルを備える、方法。
【００２０】
（項目１３）
上記認識音声データを改変するステップは、テキストストリング、テキストマトリックス、またはテキストラティスと関連する上記関連信頼レベルを調整するステップを包含する、項目１２に記載の方法。
【００２１】
（項目１４）
テキストストリングと関連する信頼レベルを調整するステップは、該関連信頼レベルに負の重み付け値を付与するステップを包含する、項目１３に記載の方法。
【００２２】
（項目１５）
テキストストリングと関連する信頼レベルを調整するステップは、該関連信頼レベルに正の重み付け値を付与するステップを包含する、項目１３に記載の方法。
【００２３】
（項目１６）
上記認識音声データを改変するステップは、テキストストリングの一部分を抽出するステップを包含する、項目１２に記載の方法。
【００２４】
（項目１７）
上記認識音声データを改変するステップは、該認識音声データに新たなテキストストリングを付加するステップを包含する、項目１２に記載の方法。
【００２５】
（項目１８）
上記新たなテキストストリングは、確認データを受信した後に、メモリに保持された上記コンテキストオブジェクトに付加される、項目１２に記載の方法。
【００２６】
（項目１９）
上記改変済み認識音声データの一部分を用いて、上記コンテキストオブジェクトを更新するステップをさらに包含する、項目１２に記載の方法。
【００２７】
（項目２０）
上記音声認識エンジンによって生成された認識音声データをメモリ内に保持されたコンテキストオブジェクトと比較するステップは、該コンテキストオブジェクトと関連する一時的なデータを評価するステップを包含する、項目１２に記載の方法。
【００２８】
（項目２１）
上記音声認識エンジンによって生成された認識音声データをメモリ内に保持されたコンテキストオブジェクトと比較するステップは、該コンテキストオブジェクトと関連する頻度データを評価するステップを包含する、項目１２に記載の方法。
【００２９】
（項目２２）
一式のプロセッサを備えるコンピュータ読み取り可能な格納媒体であって、該プロセッサは、
音声認識エンジンによって生成された認識音声データをメモリ内に保持されたコンテキストオブジェクトと比較する行為と、
１つ以上のコンテキストオブジェクトに基づいて、該認識音声データを改変する行為と、
該改変済み認識音声データを翻訳コンポーネントに送信する行為と
を実行する命令を実行可能であって、
該認識音声データは、テキストストリングおよび関連信頼レベルを備える、コンピュータ読み取り可能な格納媒体。
【００３０】
（項目２３）
上記認識音声データを改変する上記命令は、上記関連信頼レベルに負の重み付け値を付与する、項目２２に記載のコンピュータ読み取り可能な格納媒体。
【００３１】
（項目２４）
上記認識音声データを改変する上記命令は、上記関連信頼レベルに正の重み付け値を付与する、項目２２に記載のコンピュータ読み取り可能な格納媒体。
【００３２】
（摘要）
音声認識を改善するシステムは、音声認識エンジンにリンクされたインタフェースを含む。該インタフェースに結合されたポスト認識プロセッサは、該音声認識エンジンによって生成された認識音声をメモリ内に保持されたコンテキスト情報と比較し、修正済み認識音声データを生成し、該修正済み認識音声データを解析コンポーネントに送信する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
本システムは、以下の図面および記載を参照して、より良好に理解され得る。図におけるコンポーネントは、必ずしも縮尺どおりではなく、その代わりに、本発明の原理を説明するために強調されている。さらに、図面において、同様の参照番号は、異なる図を通して、対応するパーツを示す。
【００３４】
（好ましい実施形態の詳細な説明）
適応ポスト認識システムは、単語、語句、および／または文に適応することが可能である。このシステムは、オーディオ信号から認識された音声を編集し得、認識音声と関連する認識スコアを修正し得る。一部のポスト認識システムは、相互作用によって、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで、データを編集または修正する。他のポスト認識システムは、ユーザ訂正、あるいはユーザ訂正とユーザとの相互作用との組み合わせによって、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで、データを編集または修正する。ポスト認識システムは、話者に依存する、および／または話者に依存しない自動音声認識システム（ＳＲＳ）とインタフェースし得る。
【００３５】
図１は、適応自動音声認識システム１００のブロック図である。適応自動音声認識システム１００は、音声認識エンジン１０２、適応ポスト認識システム１０４、インタプリタ１０６、および対話マネージャ１０８を含み得る。音声認識エンジン１０２は、デジタルオーディオ信号を受信し、マッチング処理によって、適応ポスト認識システム１０４によって受信される認識音声データを生成する。一部の音声認識エンジン１０２は、アナログオーディオ信号を受信し得、このアナログオーディオ信号は、マッチング処理の前に、デジタル化され得る。一部の適応自動音声認識システム１００において、認識音声データは、１つ以上のテキストストリング、各テキストストリングに対する蓋然性または信頼性の値／レベル（例えば、スコア）、および／または他のデータフィールドを備え、他のデータフィールドは、内部または外部のハードウェアおよび／またはソフトウェアに意味を伝え得る。一部の適応自動音声認識システム１００は、認識音声データを、ユーザの発声にマッチしそうなテキストストリングのｎベスト（ｎ−ｂｅｓｔ）リストとして表現する。ここで、最適リストにおけるエントリ数（「ｎ」）は、ユーザ、相手先ブランド製造業者、および／またはアフターマーケットサプライヤによって構成され得る。代替として、一部の適応自動音声認識システム１００は、認識音声データを、１つ以上の考えられるユーザ発声を表す単語グラフ、単語マトリックス、または単語ラティスとして表現し得る。
【００３６】
適応ポスト認識システム１０４は、ソフトウェアおよび／またはハードウェアを備え、このソフトウェアおよび／またはハードウェアは、音声認識エンジン１０２に結合されるか、あるいは音声認識エンジン１０２の一体パーツである。適応ポスト認識システム１０４は、利用可能なコンテキストオブジェクトの観点から、認識音声データを解析し、この認識音声データの一部または全部を修正するかどうかを決定する。修正が保証されるとき、適応ポスト認識プロセッサ１０４は、テキストストリングと関連するスコア、そのテキストストリング、および／または他のデータフィールドを改変し、修正済み認識音声データを生成し得る。
【００３７】
インタプリタ１０６は、修正済み認識音声データを受信し、そのデータを二番手のソフトウェアおよび／またはハードウェアによって処理され得る形式に変換する。一部の適応自動音声認識システム１００において、インタプリタ１０６は、パーサ（ｐａｒｓｅｒ）であり得る。対話マネージャ１０８は、インタプリタ１０６から出力されたデータを受信し得、データを解釈して、１つ以上のリンクされたデバイスまたはアプリケーションに制御信号および／または入力信号を提供し得る。追加として、対話マネージャ１０８は、応答フィードバックデータを適応ポスト認識システム１０４および／または音声認識エンジン１０２に提供し得る。応答フィードバックデータは、外部および／または内部の揮発性または不揮発性メモリに格納され得、修正済みテキストストリングの受け入れレベルを備え得る。一部の適応自動音声認識システム１００において、応答フィードバックは、肯定的な受け入れ（例えば、はい、正解、続行、着手など）を示すデータ、あるいは否定的な受け入れ（例えば、いいえ、不正解、停止、やり直し、キャンセルなど）を示すデータを備え得る。
【００３８】
図２は、適応ポスト認識システム１０４のブロック図である。適応ポスト認識システム１０４は、入力インタフェース２０２、ポスト認識プロセッサ２０４、メモリ２０６、および出力インタフェース２０８を含み得る。入力インタフェースは、音声認識エンジン１０２を結合し、認識音声データをポスト認識プロセッサ２０４にパスする。ポスト認識プロセッサ２０４は、認識音声データを揮発性または不揮発性メモリ２０６に格納する。メモリ２０６はまた、コンテキストオブジェクトおよび／または１つ以上のアプリケーションルールも格納し得、これらは、エンドユーザ、開発業者、相手先ブランド製造業者、および／またはアフターマーケットサービスプロバイダによって構成または適応され得る。一部の適応ポスト認識システム１０４において、コンテキストオブジェクトは、応答フィードバックデータを備え、頻繁に話される単語、語句、または文（例えば、認識テキストストリングおよび／または修正済み認識テキストストリング）、スコア、一時的データ（例えば、データが適切にアドレスされたとき）、頻度データ（例えば、データがアドレスされる頻度）、および／または新しさのデータ（例えば、データが最後にアドレスされたとき）を備える。
【００３９】
ポスト認識プロセッサ２０４は、認識音声データおよび１つ以上のコンテキストオブジェクトに１つ以上のアプリケーションルールを適用し得る。適用されたアプリケーションルールの結果に基づいて、ポスト認識プロセッサ２０４は、修正済み認識音声データを生成し得る。修正済み認識音声データは、スコア、修正済みスコア、認識テキストストリング、修正済み認識テキストストリング、および／または他のデータフィールドを備え、他のデータフィールドは、内部または補助のハードウェアおよび／または他のソフトウェアに意味を伝え得る。一部の適応ポスト認識システム１０４において、修正済み認識音声データは、ｎベストリストとして、表現され得る。修正済み認識音声データは、出力インタフェース２０８に結合された二番手のソフトウェアおよび／またはデバイス、例えば、インタプリタ１０６にパスされ得る。
【００４０】
認識音声データをｎベストリストとして表現する適応自動音声認識システム１００において、スコアの修正は、テキストストリングの位置と、それに関連するデータとを変化させ得る。図３は、口頭での電話番号「６０４  １２３４」に応答して、音声認識エンジン１０２によって生成されたｎベスト電話デジットダイヤリングリストの例示的な図である。図３において、テキストストリング「６２４  １２３４」は、９２％の信頼スコアを有し、テキストストリング「６０４  １２３４」は、８９％の信頼スコアを有し、テキストストリング「６３４  １２３４」は、８４％の信頼スコアを有する。ポスト認識プロセッサ２０４は、テキストストリング「６２４  １２３４」にアプリケーションルールを適用し得る。アプリケーションルールは、コンテキストロジックを備え得る。一部のシステムにおいて、アプリケーションルールは、否定的なフィードバックが、このテキストストリングと、以前に関連したかどうか、あるいはこのテキストストリングが、頻繁にダイヤルされる電話番号を表しているかどうかを決定し得る。ユーザが、以前に、否定的な応答をこのテキストストリングに提供している場合、このテキストストリングは、メモリ内のコンテキストオブジェクトとして格納され、ポスト認識プロセッサ２０４は、この関連信頼スコアを負の重み付けで修正し得る。負の重み付けは、関連信頼スコアを所定の量だけ減少させることを包含し得る。関連信頼スコアが、ｎベストリストの二番目に最適なエントリより大きい量（例えば、図３に示されるように３％）だけ減少される場合、テキストストリング「６２４  １２３４」は、図３に示されるｎベストリストの二番目に最適なエントリになる。追加のアプリケーションルールが、このテキストストリングに適用され得ると、このテキストストリングは、追加の位置変更を生じさせ得る。
【００４１】
別のテキストストリングに適用され得るアプリケーションルールは、異なる結果をもたらし得る。例えば、６０４−１２３４は、頻繁にダイヤルされる番号であり得、この番号は、そのようなことを示す、メモリ２０６に格納されたコンテキストオブジェクトを有する。ポスト認識プロセッサ２０４が、アプリケーションルールをテキストストリング「６０４  １２３４」に適用するとき、これが頻繁にダイヤルされる番号であることを示すコンテキストオブジェクトは、ポスト認識プロセッサ２０４に、正の重み付けで、この関連信頼スコアを修正させ得る。正の重み付けは、関連信頼スコアを所定の量だけ増加させることを包含し得る。正および／または負の重み付けの値は、コンテキストオブジェクトまたはコンテキストオブジェクトのサブコンポーネントと関連する頻度データ、一時的データ、新しさのデータ、および／または他の一時的な指標に基づいて構成され得る。一部の適応自動音声認識システム１００において、ポスト認識プロセッサ２０４は、アプリケーションルールが一切修正することなしに、認識音声データをパスするように構成され得る。これらの適応音声認識システム１００において、適応ポスト認識システム１０４は、パススルーロジックとして実行され得る。
【００４２】
一部の適応ポスト認識システム１０４において、コンテキストオブジェクトは、新たな情報を認識音声データに挿入するために使用され得る。例えば、電話番号７６５−４３２１が、最近、繰り返しダイヤルされた場合、そのようなことを示すコンテキストオブジェクトが、メモリに格納され得る。認識音声データが、テキストストリング「７６９  ４３２１」を有するｎベストリストを第一のエントリ（例えば、最も可能性ある結果）として備え、この第一のエントリが、メモリに格納されたコンテキストオブジェクトを有さない場合、アプリケーションルールは、ポスト認識プロセッサ２０４が、テキストストリング「７６５  ４３２１」をｎベストリストに挿入する結果となり得る。新たなデータが挿入される場所、および／または関連スコアは、幾つかの要因に依存し得る。これらの要因には、追加されるべき新たな情報の頻度データ、一時的データ、および／または新しさのデータを含み得る。
【００４３】
一部の適応ポスト認識システム１０４において、コンテキストオブジェクトは、認識音声データから、データを除去するために使用され得る。一部の音声認識エンジン１０２は、過渡的な車両ノイズ（例えば、道路の段差、風の吹き付け、雨音など）および／またはバックグラウンドノイズ（例えば、キーボードのクリック、音楽ノイズなど）のような環境ノイズを口頭による発声の一部として、誤認し得る。これらの環境ノイズは、認識音声データに含まれるテキストストリングに、望ましくないデータを追加し得る。アプリケーションルールおよびコンテキストオブジェクトを適用すると、ポスト認識プロセッサ２０４は、望ましくないデータを識別して、そのデータをテキストストリングから抽出することによって、修正済み認識データを生成し得る。
【００４４】
ポスト認識システム１０４において、メモリに格納されたアプリケーションルールは、ユーザとの相互作用によって、事前にプログラムされ得るか、取得され得るか、あるいは修正され得るか、もしくはローカルソース（例えば、ルール文法、対話マネージャなど）あるいは無線接続またはハードワイヤ接続を介する周辺デバイスのようなリモートソースによって取得され得るか、または修正され得る。アプリケーションルールは、例えば、より高いレベルのアプリケーションソフトウェアおよび／またはハードウェアからのフィードバックに基づいて、あるいはユーザアクションによって、適合され得る。エラーが、アプリケーションルールによって生じる場合、そのアプリケーションルールは、メモリ内で、動的に更新または修正され得、格納され得る。
【００４５】
他のコンテキストオブジェクトは、１つ以上の周辺デバイスからメモリにロードされ得る。図４は、周辺デバイスに結合された適応ポスト認識システムである。適応ポスト認識システム１０４は、有線接続または無線接続によって使用される１つ以上のプロトコルを介して、周辺デバイス４０２に結合され得る。一部のプロトコルは、Ｊ１８５０ＶＰＷ、Ｊ１８５０ＰＷＭ、ＩＳＯ、ＩＳＯ９１４１−２、ＩＳＯ１４２３０、ＣＡＮ、Ｈｉｇｈ  Ｓｐｅｅｄ  ＣＡＮ、ＭＯＳＴ、ＬＩＮ、ＩＤＢ−１３９４、ＩＤＢ−Ｃ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＴＴＣＡＮ、ＴＴＰ、８０２．ｘ、シリアルデータ通信および／またはパラレルデータ通信を備え得る。周辺デバイスは、セルラまたは無線電話、車両搭載コンピュータ、情報娯楽システム、ＭＰ３プレイヤのような携帯オーディオ／ビジュアルデバイス、携帯情報端末、および／または１つ以上のソフトウェアアプリケーションをランさせ得る任意の他の処理コンピュータまたはデータ格納コンピュータを備え得る。適応ポスト認識システム１０４が、周辺デバイスに結合されるとき、他のコンテキストオブジェクトは、その周辺デバイスによって、適応ポスト認識システム１０４にプッシュされ得る。他のコンテキストオブジェクトは、コンタクト先情報およびリスト、個人識別番号またはコード、カレンダ情報、住所、無線周波数、無線局コールサイン、無線局事前設定位置、（圧縮された、あるいは圧縮されていない）歌の題名、環境制御コマンド、全地球測位情報、もしくは音声認識、パーソナル通信、車両動作、あるいは運転手または乗客の快適性に関連する任意の他のエンティティを含み得る。コンテキストオブジェクトは、ユーザが、適応自動音声認識システムによって提供された音声出力を訂正、承認、または拒絶するとき、メモリに追加され得るか、あるいは自動的に更新され得る。
【００４６】
一部の適応ポスト認識システム１０４は、条件に制約を設け、コンテキストオブジェクトを追加または修正することによって、一部の音声認識システムにありがちなエラーを招いてしまうことを回避する。一部のシステムにおいて、ユーザによって確認された後にのみ、新たなコンテキストオブジェクトが追加され得るか、あるいは既存のコンテキストオブジェクトが更新され得る。一部のシステムにおいて、未確認の追加または変更は、メモリ内に、個別のコンテキストオブジェクトとして格納され得る。しかしながら、これらの未確認コンテキストオブジェクトは、確認済みの選択枝より低いスコアを有し得る。一部のシステムにおいて、未確認アイテムおよび／または拒絶アイテムは、負の重み付けを用いて、追加または更新され得、その可能性を低下させるように、あるいはしばらくの期間にわたって、潜在的に悪い結果を抑制するように作用する。
【００４７】
図５は、代替の適応ポスト認識システム５０２である。図５において、外部メモリ５０４は、ポスト認識プロセッサ２０２と通信中である。内部メモリ２０６および／または外部メモリ５０４は、認識音声データ、アプリケーションルール、コンテキストオブジェクト、および／または修正済み認識音声データを格納し得る。内部メモリ２０６および／または外部メモリ５０４は、揮発性または不揮発性メモリであり得、１つ以上のメモリスペースを備え得る。
【００４８】
図６は、代替の適応ポスト認識システムである。図６において、ポスト認識システム２０４または５０２は、音声認識エンジン１０２と統合され得るか、あるいはそれとの一体パーツを形成し得る。図７は、第二の代替の適応自動音声認識システムである、図７において、ポスト認識システム２０４または５０２は、インタプリタ１０６と統合され得るか、あるいはそれとの一体パーツを形成し得る。
【００４９】
図８は、音声認識を改善する方法の流れ図である。行為８０２で、適応ポスト認識システムは、音声認識エンジンによって生成された認識音声データをコンテキストオブジェクトと比較し得る。認識音声データは、話者に依存するか、あるいは話者に依存しないシステムによって生成され得るが、コンテキストオブジェクトは、現在のユーザによって最近話された音声になり得るように、あるいは現在のユーザ以外のユーザによって、所定の期間またはプログラムされた期間内に話された音声になり得る。代替として、コンテキストオブジェクトは、１つ以上の周辺デバイスから得られた情報であり得る。ポスト認識システムは、比較を実行する上で１つ以上のアプリケーションルールを使用し得る。音声認識を改善する一部の方法において、認識音声データ、コンテキストオブジェクト、および／またはアプリケーションルールは、揮発性または不揮発性メモリに格納され得る。認識音声データは、１つ以上のテキストストリング、妥当性、または各テキストストリングに対する信頼の値／レベル（例えば、スコア）、および／または他のデータフィールドを備え得、この他のデータフィールドは、意味を内部または外部のハードウェアおよび／またはソフトウェアに伝える。コンテキストオブジェクトは、認識音声データに関する曖昧さを一掃するために使用され得、応答フィードバックデータ、頻繁に話される単語、語句、または文（例えば、認識テキストストリング、および／または修正済み認識テキストストリング）、スコア、一時的データ、頻度データ、および／または新しさのデータを備え得る。他のコンテキストオブジェクトは、コンタクト先情報およびリスト、個人識別番号またはコード、カレンダ情報、住所、無線周波数、無線局コールサイン、無線局事前設定位置、（圧縮された、あるいは圧縮されていない）歌の題名、環境制御コマンド、全地球測位情報、および／または音声認識、パーソナル通信、車両動作、あるいは運転手または乗客の快適性に関連する任意の他のエンティティを備え得、これらは、１つ以上の周辺デバイスからメモリにロードされ得る。
【００５０】
行為８０４で、アプリケーションルールおよび／またはコンテキストオブジェクトのうちの１つ以上に基づいて、認識音声データの一部または全部が、改変され得る。認識音声データを改変することは、正または負の重み付け値を付与することによって、テキストストリングと関連するスコアを修正すること、テキストストリングの一部分を追加、除去、または改変すること、および／または新たなテキストストリングおよび／またはテキストストリングと関連するスコアを追加することを包含し得る。
【００５１】
行為８０６で、改変された認識音声データの一部または全部が、より高いレベルのソフトウェアおよび／またはデバイスに送信され得る。より高いレベルのデバイスは、インタプリタを備え得、インタプリタは、改変された認識音声データを他のより高いレベルのソフトウェアおよび／またはハードウェアによって処理され得る形式に変換する。
【００５２】
行為８０８で、コンテキストオブジェクトおよび／またはアプリケーションルールが、更新され得る。一部の方法において、コンテキストオブジェクトおよび／またはアプリケーションルールは、ユーザが、適応自動音声認識システムによって出力されたデータを訂正、承認、または拒絶するとき、自動的に更新され得る。訂正された出力が、コンテキストオブジェクトとして格納されている単語または語句を含む場合、その単語は、コンテキストオブジェクトに追加され得る。アプリケーションルールによってエラーが生じる場合、そのアプリケーションルールは、静的または動的に、メモリ内で更新または修正され得、そのメモリに格納され得る。
【００５３】
一部の方法は、制約ある条件下で、コンテキストオブジェクトを追加または修正することによって、一部の音声認識システムにありがちなエラーを強化することを回避する。一部のシステムにおいて、ユーザによって確認された後にのみ、新たなコンテキストオブジェクトが追加され得るか、あるいは既存のコンテキストオブジェクトが更新され得る。一部の方法において、未確認の追加または変更は、メモリ内に、個別のコンテキストオブジェクトとして格納され得る。しかしながら、これらの未確認コンテキストオブジェクトは、確認済みの選択枝より低いスコアを有し得る。
【００５４】
上述のシステムおよび方法は、プロセッサによって実行するための命令として、ＣＤ−ＲＯＭ、ディスク、フラッシュメモリ、ＲＡＭまたはＲＯＭのようなコンピュータ読み出し可能な媒体、あるいは他のマシン読み出し可能な媒体の中でコード化され得る。したがって、プロセッサは、上記命令を実行して、ポスト認識処理を実行し得る。代替として、あるいは追加として、上記方法は、サンプリングレート適応命令を実行する１つ以上の集積回路または１つ以上のプロセッサのようなハードウェアを用いるアナログロジックまたはデジタルロジックとして、もしくはアプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）、または共有メモリで利用可能な機能、あるいはローカルまたはリモートの手続きコールとして規定された機能である動的リンクライブラリ（ＤＬＬ）におけるソフトウェアにおいて、もしくはハードウェアとソフトウェアとの組み合わせとして、インプリメントされ得る。
【００５５】
上記方法は、コンピュータ読み出し可能な媒体、マシン読み出し可能な媒体、伝播信号媒体、および／または信号保持媒体上で、コード化され得る。媒体は、命令実行可能なシステム、装置、またはデバイスによって使用するためのソフトウェア、またはこれらと接続するソフトウェアを含むか、格納、通信、伝播、または運搬する任意のデバイスを備え得る。マシン読み出し可能な媒体は、選択的に、電気、磁気、光学、電磁気、赤外線、または半導体のシステム、装置、デバイス、または伝播媒体であり得るが、これらに限定されない。マシン読み出し可能な媒体の例の非網羅的なリストは、１つ以上のワイヤを有する電気接続、携帯可能な磁気または光学ディスク、ランダムアクセスメモリ「ＲＡＭ」のような揮発性メモリ、読み出し専用メモリ「ＲＯＭ」、消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（例えば、ＥＰＲＯＭ）、またはフラッシュメモリ、あるいは光ファイバを含む。マシン読み出し可能な媒体は、有形媒体を含み得、ロジックが、画像または他のフォーマットとして電子的に（例えば、光学スキャンによって）格納され得る際に、その有形媒体上に、実行可能な命令が印刷され、次いで、編集および／または翻訳されるか、あるいはそれら以外の処理がなされ得る。処理された媒体は、次いで、コンピュータおよび／またはマシンのメモリに格納され得る。
【００５６】
上述のシステムは、追加ロジック、または異なるロジックを含み得、多数の異なる方法で、インプリメントされ得る。プロセッサは、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、ディスクリートロジック、あるいは他のタイプの回路またはロジックの組み合わせとして、インプリメントされ得る。同様に、メモリは、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、フラッシュ、または他のタイプのメモリであり得る。パラメータ（例えば、条件および閾値）、および他のデータ構造は、個別に格納および管理され得るか、単一のメモリの中または１つ以上のデータベースの中に組み込まれ得るか、あるいは、多数のコンポーネントにわたって論理的かつ物理的に分散され得る。プログラムおよび命令のセットは、単一のプログラムのパーツ、個別のプログラムであり得、あるいは幾つかのメモリおよびプロセッサにわたって分散され得る。認識音声データは、単語グラフ経路、単語マトリックス、および／または単語ラティスフォーマット、あるいは音声認識システムからの結果を表示するために使用される他の一般的な認識フォーマットで表現され、上述されたシステムおよび方法は、この認識音声データに適用され得、再度のスコア付け、および／または再度の重み付けが行われ得る。
【００５７】
本発明の様々な実施形態が記載されてきたが、多数のさらなる実施形態およびインプリメンテーションが、本発明の範囲内で可能であることは、当業者には明らかである。したがって、本発明は、添付される請求項およびその均等物との観点以外によって、制約されるべきではない。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】図１は、ポスト認識システムに結合された自動音声認識システムのブロック図である。
【図２】図２は、ポスト認識システムのブロック図である。
【図３】図３は、ｎベストリストの図である。
【図４】図４は、周辺デバイスに結合されたポスト認識システムのブロック図である。
【図５】図５は、代替のポスト認識システムのブロック図である。
【図６】図６は、代替の自動音声認識システムのブロック図である。
【図７】図７は、第二の代替の自動音声認識システムのブロック図である。
【図８】図８は、音声認識を改善する流れ図である。
【符号の説明】
【００５９】
１００  適応自動音声認識システム
１０２  音声認識エンジン
１０４  ５０２  適応ポスト認識システム
１０６  インタプリタ
１０８  対話マネージャ
２０２  入力インタフェース
２０４  ポスト認識プロセッサ
２０６  メモリ
２０８  出力インタフェース
４０２  周辺デバイス
５０４  外部メモリ
【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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