(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
無線通信を用いた音声認識システムであって、
音声に基づき、音声データを取得する取得手段と、
ＵＨＦ帯域を利用した無線通信により、前記音声データを送信する送信手段と、
前記音声データを連続した信号として一度に受信する受信手段と、
音素認識を用い、前記音声データの内容を認識した認識結果を導出する認識手段と、
文字列情報、及び前記文字列情報に紐づく閾値を１以上含む起動センテンスが複数記憶された起動用データベースと、
を備え、
前記認識手段は、
前記音素認識を用い、前記音声データの内容に対応する候補データ、及び前記候補データに紐づく信頼度を１以上含む候補センテンスを生成する生成手段と、
前記起動用データベースを参照し、複数の前記起動センテンスのうち、前記候補センテンスに対応する第１起動センテンスを指定する指定手段と、
前記信頼度と、前記第１起動センテンスに含まれる第１閾値とを比較する比較手段と、
前記比較手段の結果に基づき、前記認識結果を導出する導出手段と、
を有すること
を特徴とする音声認識システム。
【請求項２】
前記送信手段は、パケット化処理が行われていない前記音声データを送信すること
を特徴とする請求項１記載の音声認識システム。
【請求項３】
複数の前記起動センテンスは、
音声認識の開始を示す第１認識結果の導出に用いられる１つのセンテンスと、
前記第１認識結果とは異なる前記認識結果の導出に用いられる複数のダミーセンテンスと
を含むこと
を特徴とする請求項１又は２記載の音声認識システム。
【請求項４】
１つの収音装置と、
音声認識装置を有する複数の駆動装置と、
を更に備え、
前記収音装置は、
前記取得手段を行う変換部と、
前記送信手段を行う通信部と、
を有し、
前記音声認識装置は、
前記受信手段を行う受信部と、
前記認識手段を行う認識部と、
前記起動用データベースが記憶された記憶部と、
を有し、
前記駆動装置は、前記認識手段により導出された前記認識結果に基づき制御される被制御部を有すること
を特徴とする請求項１記載の音声認識システム。
【請求項５】
複数の前記起動センテンスは、
音声認識の開始を示す第１認識結果に用いられる１つのセンテンスと、
前記第１認識結果とは異なる前記認識結果に用いられる複数のダミーセンテンスと
を含み、
前記１つのセンテンスの内容は、記憶された複数の前記音声認識装置毎に異なること
を特徴とする請求項４記載の音声認識システム。
【請求項６】
前記音声データに対するキャリブレーションを行うキャリブレーション手段を更に備え、
前記キャリブレーション手段は、
キャリブレーション用の音に基づく評価用音データを、複数生成する評価用音データ生成手段と、
複数の前記評価用音データを前記無線通信により送信する評価用音データ送信手段と、
複数の前記評価用音データを受信する評価用音データ受信手段と、
前記音素認識を用いて、複数の前記評価用音データに対する評価結果を生成する評価手段と、
前記評価結果を、前記無線通信により送信する評価結果送信手段と、
前記評価結果を受信し、前記評価結果に基づく前記音声データの取得条件を設定する設定手段と
を有すること
を特徴とする請求項１〜５の何れか１項記載の音声認識システム。
【請求項７】
前記取得条件は、マイクゲイン、オートゲインコントロール、ダイナミックレンジコントロール、及びアコースティックエコー除去の少なくとも何れかの条件を含むこと
を特徴とする請求項６記載の音声認識システム。
【請求項８】
無線通信を用いた音声認識装置であって、
ＵＨＦ帯域を利用した無線通信により送信された音声データを、連続した信号として一度に受信する受信部と、
音素認識を用い、前記音声データの内容を認識した認識結果を導出する認識部と、
文字列情報、及び前記文字列情報に紐づく閾値を１以上含む起動センテンスが複数記憶された起動用データベースと、
を備え、
前記認識部は、
前記音素認識を用い、前記音声データの内容に対応する候補データ、及び前記候補データに紐づく信頼度を１以上含む候補センテンスを生成する生成部と、
前記起動用データベースを参照し、複数の前記起動センテンスのうち、前記候補センテンスに対応する第１起動センテンスを指定する指定部と、
前記信頼度と、前記第１起動センテンスに含まれる第１閾値とを比較する比較部と、
前記比較部の結果に基づき、前記認識結果を導出する導出部と、
を有すること
を特徴とする音声認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識システム、及び音声認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、音声認識に関する技術として、例えば特許文献１の音声認識操作システム等が提案されている。
【０００３】
特許文献１の開示技術では、利用者によって音声コマンドが入力される音声入出力端末と、機械式駐車設備に設置され且つ音声入出力端末と近距離無線通信接続される音声認識装置と、音声認識装置が接続され且つ機械式駐車設備の作動を制御する制御装置と、制御装置と通信回線を介して接続され且つ利用者の使用許可確認と音声コマンドの分析と前記利用者の音声入出力端末への音声案内通知と制御装置への制御指令出力とを行う管制装置とを備える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１９−２１４８４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、特許文献１では、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）等の近距離無線通信を用いて、音声データを音声認識装置に送信することで、音声認識を行う技術が開示されている。しかしながら、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）等のような無線パケット通信を用いて分割された音声データを受信する際、分割された音声データ毎に対する誤り検出や、各音声データを受信したタイミングとは異なる順番に入れ替える必要が生じる。このため、音声データの送受信から音声認識の結果を導くまでの期間が、想定以上に長くなる場合がある。これにより、例えば利用者は、音声が認識されなかったと判断し、再度音声を発することで、不要な音声認識処理を引き起こす懸念が挙げられる。
【０００６】
そこで本発明は、上述した問題に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、無線通信により送信された音声データにおける認識時間の削減を図る音声認識システム、及び音声認識装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１発明に係る音声認識システムは、無線通信を用いた音声認識システムであって、音声に基づき、音声データを取得する取得手段と、ＵＨＦ帯域を利用した無線通信により、前記音声データを送信する送信手段と、前記音声データを連続した信号として一度に受信する受信手段と、音素認識を用い、前記音声データの内容を認識した認識結果を導出する認識手段と、文字列情報、及び前記文字列情報に紐づく閾値を１以上含む起動センテンスが複数記憶された起動用データベースと、を備え、前記認識手段は、前記音素認識を用い、前記音声データの内容に対応する候補データ、及び前記候補データに紐づく信頼度を１以上含む候補センテンスを生成する生成手段と、前記起動用データベースを参照し、複数の前記起動センテンスのうち、前記候補センテンスに対応する第１起動センテンスを指定する指定手段と、前記信頼度と、前記第１起動センテンスに含まれる第１閾値とを比較する比較手段と、前記比較手段の結果に基づき、前記認識結果を導出する導出手段と、を有することを特徴とする。
【０００８】
第２発明に係る音声認識システムは、第１発明において、前記送信手段は、パケット化処理が行われていない前記音声データを送信することを特徴とする。
【００１０】
第３発明に係る音声認識システムは、第１発明又は第２発明において、複数の前記起動センテンスは、音声認識の開始を示す第１認識結果の導出に用いられる１つのセンテンスと、前記第１認識結果とは異なる前記認識結果の導出に用いられる複数のダミーセンテンスとを含むことを特徴とする。
【００１１】
第４発明に係る音声認識システムは、第１発明において、１つの収音装置と、音声認識装置を有する複数の駆動装置と、を更に備え、前記収音装置は、前記取得手段を行う変換部と、前記送信手段を行う通信部と、を有し、前記音声認識装置は、前記受信手段を行う受信部と、前記認識手段を行う認識部と、前記起動用データベースが記憶された記憶部と、を有し、前記駆動装置は、前記認識手段により導出された前記認識結果に基づき制御される被制御部を有することを特徴とする。
【００１２】
第５発明に係る音声認識システムは、第４発明において、複数の前記起動センテンスは、音声認識の開始を示す第１認識結果に用いられる１つのセンテンスと、前記第１認識結果とは異なる前記認識結果に用いられる複数のダミーセンテンスとを含み、前記１つのセンテンスの内容は、記憶された複数の前記音声認識装置毎に異なることを特徴とする。
【００１３】
第６発明に係る音声認識システムは、第１発明〜第５発明の何れかにおいて、前記音声データに対するキャリブレーションを行うキャリブレーション手段を更に備え、前記キャリブレーション手段は、キャリブレーション用の音に基づく評価用音データを、複数生成する評価用音データ生成手段と、複数の前記評価用音データを前記無線通信により送信する評価用音データ送信手段と、複数の前記評価用音データを受信する評価用音データ受信手段と、前記音素認識を用いて、複数の前記評価用音データに対する評価結果を生成する評価手段と、前記評価結果を、前記無線通信により送信する評価結果送信手段と、前記評価結果を受信し、前記評価結果に基づく前記音声データの取得条件を設定する設定手段とを有することを特徴とする。
【００１４】
第７発明に係る音声認識システムは、第６発明において、前記取得条件は、マイクゲイン、オートゲインコントロール、ダイナミックレンジコントロール、及びアコースティックエコー除去の少なくとも何れかの条件を含むことを特徴とする。
【００１５】
第８発明に係る音声認識装置は、無線通信を用いた音声認識装置であって、ＵＨＦ帯域を利用した無線通信により送信された音声データを、連続した信号として一度に受信する受信部と、音素認識を用い、前記音声データの内容を認識した認識結果を導出する認識部と、文字列情報、及び前記文字列情報に紐づく閾値を１以上含む起動センテンスが複数記憶された起動用データベースと、を備え、前記認識部は、前記音素認識を用い、前記音声データの内容に対応する候補データ、及び前記候補データに紐づく信頼度を１以上含む候補センテンスを生成する生成部と、前記起動用データベースを参照し、複数の前記起動センテンスのうち、前記候補センテンスに対応する第１起動センテンスを指定する指定部と、前記信頼度と、前記第１起動センテンスに含まれる第１閾値とを比較する比較部と、前記比較部の結果に基づき、前記認識結果を導出する導出部と、を有することを特徴とする。 
【発明の効果】
【００１６】
第１発明〜第７発明によれば、受信手段は、音声データを連続した信号として一度に受信する。また、認識手段は、音素認識を用い、音声データの内容を認識した認識結果を導出する。このため、音声データの受信開始から音声認識の結果を導くまでの期間を最小限に抑えることができる。これにより、無線通信により送信された音声データにおける認識時間の削減を実現することが可能となる。
【００１７】
また、第１発明〜第７発明によれば、送信手段は、ＵＨＦ帯域を利用した無線通信により、音声データを送信する。このため、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）等のような普及率の高い帯域を利用した無線通信に比べて、同一帯域同士における通信障害の発生する可能性が低い。また、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）等を利用した無線通信と同時に利用した場合においても、円滑に無線通信を実現することができる。これにより、用途の拡大を図ることが可能となる。
【００１８】
特に、第２発明によれば、送信手段は、パケット化処理が行われていない音声データを送信する。このため、音声データを受信する際、各パケットに対する誤り検出や、各パケットを受信したタイミングとは異なる順番に入れ替える処理等を、実施する必要がない。これにより、無線通信により送信された音声データにおける認識時間の削減を容易に実現することが可能となる。
【００１９】
特に、第１発明〜第７発明によれば、指定手段は、起動用データベースを参照し、候補センテンスに対応する第１起動センテンスを指定する。このため、起動用データベースに記憶された起動センテンスの内容を変更することで、導出される認識結果の内容を容易に変更することができる。これにより、用途に応じたカスタマイズを容易に実現することが可能となる。
【００２０】
特に、第３発明によれば、複数の起動センテンスは、音声認識の開始を示す第１認識結果の導出に用いられる１つのセンテンスと、第１認識結果とは異なる認識結果の導出に用いられる複数のダミーセンテンスとを含む。このため、無線通信により送信された音声データに対し、第１認識結果を優先的に生成させることができる。これにより、音声認識精度の更なる向上を図ることが可能となる。
【００２１】
特に、第４発明によれば、駆動装置は、認識手段により導出された認識結果に基づき制御される被制御部を有する。このため、音声データを１つの収音装置により送信することで、複数の駆動装置に対して遠隔操作を行うことができる。これにより、作業効率の向上を図ることが可能となる。
【００２２】
特に、第５発明によれば、１つのセンテンスの内容は、記憶された複数の音声認識装置毎に異なる。このため、音声認識装置を有する駆動装置毎に、被制御部を制御するタイミングを異ならせることができる。これにより、１つの収音装置を用いて複数の駆動装置に対して遠隔操作を行う際、駆動装置別に独立した遠隔操作を実現することが可能となる。
【００２３】
特に、第６発明によれば、評価用音データ送信手段は、複数の評価用音データを無線通信により送信する。また、評価結果送信手段は、評価結果を、無線通信により送信する。このため、収音装置等のキャリブレーションを行う際に費やすデータの送受信回数を、最小限に抑えることができる。これにより、キャリブレーションの調整時間を大幅に削減することが可能となる。 
【００２４】
特に、第７発明によれば、取得条件は、マイクゲイン、オートゲインコントロール、ダイナミックレンジコントロール、及びアコースティックエコー除去の少なくとも何れかの条件を含む。このため、一度のキャリブレーション手段を行うことで、音声認識システムを利用する様々な状況に適した取得条件を、容易に特定することができる。これにより、利用環境の制限を抑制することが可能となる。
【００２５】
第８発明によれば、受信部は、音声データを連続した信号として一度に受信する。また、認識部は、音素認識を用い、音声データの内容を認識した認識結果を導出する。このため、音声データの受信開始から音声認識の結果を導くまでの期間を最小限に抑えることができる。これにより、無線通信により送信された音声データにおける認識時間の削減を実現することが可能となる。
【００２６】
また、第８発明によれば、受信部は、ＵＨＦ帯域を利用した無線通信により送信された音声データを受信する。このため、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）等のような普及率の高い帯域を利用した無線通信に比べて、同一帯域同士における通信障害の発生する可能性が低い。また、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）等を利用した無線通信と同時に利用した場合においても、円滑に無線通信を実現することができる。これにより、用途の拡大を図ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】図１は、第１実施形態における音声認識システムの構成の一例を示す模式図である。
【図２】図２は、第１実施形態における音声認識システムの動作の一例を示す模式図である。
【図３】図３（ａ）は、第１実施形態における音声認識装置の構成の一例を示す模式図であり、図３（ｂ）は、第１実施形態における音声認識装置の機能の一例を示す模式図である。
【図４】図４（ａ）は、第１実施形態における収音装置の一例を示す模式図であり、図４（ｂ）は、第１実施形態における駆動装置の一例を示す模式図である。
【図５】図５は、第１実施形態における音声認識システムの動作の一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、起動用データベースの一例を示す模式図である。
【図７】図７（ａ）は、第１実施形態における音声認識システムの動作の第１変形例を示すフローチャートであり、図７（ｂ）は、認識部の第１変形例を示す模式図である。
【図８】図８は、文字列データベース、文法データベース、及び参照データベースの一例を示す模式図である。
【図９】図９（ａ）は、第１実施形態における音声認識システムの動作の第２変形例を示すフローチャートであり、図９（ｂ）は、認識部の第２変形例を示す模式図である。
【図１０】図１０は、第１実施形態における音声認識システムの動作の第２変形例を示す模式図である。
【図１１】図１１は、第２実施形態における音声認識システムの動作の一例を示す模式図である。
【図１２】図１２（ａ）は、第２実施形態における音声認識システムの動作の一例を示すフローチャートであり、図１２（ｂ）は、第２実施形態における音声認識装置の機能の一例を示す模式図である。
【図１３】図１３は、参照用テーブルの一例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、本発明の実施形態における音声認識システム及び音声認識装置の一例について、図面を参照しながら説明する。
【００２９】
（第１実施形態：音声認識システム１００の構成）
図１、及び図２を参照して、第１実施形態における音声認識システム１００の構成の一例について説明する。図１は、本実施形態における音声認識システム１００の構成の一例を示す模式図であり、図２は、本実施形態における音声認識システム１００の動作の一例を示す模式図である。
【００３０】
音声認識システム１００は、利用者が音声認識機能を備える装置から離れた場所にいても、利用者の音声を認識するために用いられる。音声認識システム１００は、利用者の音声に基づく音声データＤを、無線通信Ｗを介して取得して認識することができる。
【００３１】
音声認識システム１００は、例えば図１に示すように、音声認識装置１と、収音装置２とを備え、例えば駆動装置３を備えてもよい。音声認識システム１００では、音声認識装置１と、収音装置２とが、ＵＨＦ（Ultra High Frequency）帯域を利用した無線通信Ｗにより接続される。
【００３２】
例えば１つの収音装置２は、複数の音声認識装置１（図１では音声認識装置１ａ、１ｂ）と無線通信Ｗにより接続される。このため、利用者は、収音装置２を介して、１つ以上の音声認識装置１に対し、音声に基づく音声データＤを送信して認識させることができる。
【００３３】
音声認識装置１は、例えば収音装置２に対して１００ｍ程度離間した場所に設けられ、例えば１０〜３０ｍ程度離間した場所に設けられる。このため、音声認識システム１００では、利用者が音声認識装置１に対して直接音声を発することができない環境においても、音声認識を実現することが可能となる。
【００３４】
音声認識装置１は、例えば有線通信又は無線通信Ｗを介して、１つ以上の駆動装置３と接続される。このため、音声認識装置１は、音声データＤに対する認識結果に基づき、駆動装置３を制御することができる。なお、駆動装置３は、例えば音声認識装置１を有し、駆動装置３に音声認識装置１が内蔵されてもよい。また、音声認識装置１は、例えばインターネット等の通信網に接続されずに、独立して音声認識を行うことができる。
【００３５】
認識結果は、駆動装置３を制御するための情報を含むほか、例えば利用者が確認できるテキストデータや、利用者に報知（返答）するための音声に関する情報（音声情報、発話情報）等を含んでもよい。
【００３６】
音声認識システム１００は、例えば図２に示すように、収音装置２を介して、利用者の音声に基づく音声データＤを取得する。その後、収音装置２は、例えばＵＨＦ帯域を利用した無線通信Ｗにより、音声認識装置１に対して音声データＤを送信する。
【００３７】
音声認識装置１は、音声データＤを連続した信号として一度に受信する。音声認識装置１は、音素認識を用い、音声データＤの内容を認識した認識結果を導出する。このため、音声認識システム１００では、音声データＤの受信開始から音声認識の結果を導くまでの期間を最小限に抑えることができる。これにより、無線通信Ｗにより送信された音声データＤにおける認識時間の削減を実現することが可能となる。なお、例えば音声認識装置１は、認識結果に基づき、駆動装置３を制御してもよい。
【００３８】
音声認識装置１は、例えばＪｕｌｉｕｓ等の公知の音素認識技術を含む音声認識エンジンや、Ｐｙｔｈｏｎ等のような公知の汎用プログラミング言語を用いて、音声データＤの内容を認識した認識結果の導出を実現することができる。音声認識装置１は、例えば受信した音声データＤに含まれる音素の配列（音素情報）を抽出し、音素情報に基づき認識結果を導出する。
【００３９】
音素情報は、利用者が発する音素の配列（例えば「a/k/a/r/i」等）を複数含む。音素は、母音と、子音とを含む公知のものである。なお、音素情報は、例えば音声の開始を示す無音区間（例えば「silB」等で示される開始無音区間）、及び音声の終了を示す無音区間（例えば「silE」等で示される終了無音区間）の少なくとも何れかを含んでもよい。開始無音区間、及び終了無音区間は、公知の音素認識技術により抽出することができる。
【００４０】
音素情報は、例えば休止区間を含んでもよい。休止区間は、開始無音区間及び終了無音区間よりも短い区間を示し、例えば音素の区間と同程度の区間（長さ）を示す。休止区間は、公知の音素認識技術により抽出することができる。
【００４１】
＜音声認識装置１＞
図３（ａ）は、音声認識装置１の構成の一例を示す模式図である。音声認識装置１として、Ｒａｓｐｂｅｒｒｙ  Ｐｉ（登録商標）等のシングルボードコンピュータが用いられるほか、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等のような公知の電子機器が用いられてもよい。音声認識装置１は、例えば筐体１０と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３と、保存部１０４と、Ｉ／Ｆ１０５〜１０８とを備え、例えば通信機器１１１を備えてもよい。各構成１０１〜１０８は、内部バス１１０により接続される。
【００４２】
ＣＰＵ１０１は、音声認識装置１全体を制御する。ＲＯＭ１０２は、ＣＰＵ１０１の動作コードを格納する。ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１の動作時に使用される作業領域である。保存部１０４は、文字列データベース等の各種情報が保存される。保存部１０４として、例えばＳＤメモリーカードのほか、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等のような公知のデータ保存媒体が用いられる。
【００４３】
Ｉ／Ｆ１０５は、通信機器１１１との各種情報の送受信を行うための公知のインターフェースである。通信機器１１１は、収音装置２等との無線通信Ｗを行うために用いられる。通信機器１１１として、例えばＵＨＦ帯域を利用できる公知の通信制御機器が用いられる。なお、通信機器１１１は、音声認識装置１に対して後付けで設けられるほか、音声認識装置１に内蔵されてもよい。
【００４４】
通信機器１１１は、例えばアンテナと、受信機構とを有し、例えば送信機構を有してもよい。受信機構は、例えば変調されたデータを復調するデジタル復調部と、符号化されたデータを復号する復号化部とを有する。送信機構は、例えば音声をデジタルデータ（音声データＤ）に変換する変換部と、音声データＤを必要に応じて処理する通信部とを有する。通信部は、音声データＤを符号化する符号化部と、音声データＤを変調する変調部とを有する。変調部は、例えばＤＱＰＳＫ（Differential Quadrature Phase-Shift Keying）等の位相変調方式を用いて、データを変調する。なお、上述した通信機器１１１における少なくとも一部の機能を、例えば受信部１１が行ってもよい。
【００４５】
Ｉ／Ｆ１０６は、用途に応じて接続される入力部１１２との各種情報の送受信を行うための公知のインターフェースである。入力部１１２として、例えばキーボードが用いられ、音声認識システム１００の管理等を行う管理者等は、入力部１１２を介して、各種情報又は音声認識装置１の制御コマンド等を入力又は選択する。
【００４６】
Ｉ／Ｆ１０７は、用途に応じて接続される表示部１１３との各種情報の送受信を行うための公知のインターフェースである。表示部１１３は、保存部１０４に保存された各種情報や、音声認識装置１の処理状況等を出力する。表示部１１３として、例えばディスプレイが用いられ、例えばタッチパネル式でもよい。この場合、表示部１１３が入力部１１２を含む構成としてもよい。
【００４７】
Ｉ／Ｆ１０８は、例えば駆動装置３のような外部機器との各種情報の送受信を行うための公知のインターフェースである。Ｉ／Ｆ１０８は、例えば複数設けられ、インターネット等の通信網を介した各種情報の送受信を行うために用いられてもよい。
【００４８】
なお、Ｉ／Ｆ１０５〜Ｉ／Ｆ１０８として、例えば同一のものが用いられてもよく、各Ｉ／Ｆ１０５〜Ｉ／Ｆ１０８として、例えばそれぞれ複数のものが用いられてもよい。また、入力部１１２及び表示部１１３の少なくとも何れかは、状況に応じて取り外されてもよい。
【００４９】
図３（ｂ）は、音声認識装置１の機能の一例を示す模式図である。音声認識装置１は、受信部１１と、認識部１２と、記憶部１３と、出力部１４とを備える。なお、図３（ｂ）に示した各機能は、ＣＰＵ１０１が、ＲＡＭ１０３を作業領域として、保存部１０４等に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。
【００５０】
＜＜受信部１１＞＞
受信部１１は、例えば通信機器１１１を介して、音声データＤを受信する。受信部１１は、例えばＵＨＦ帯域を利用した無線通信Ｗにより送信された音声データＤを、連続した信号として一度に受信する。即ち、受信部１１は、例えば公知の無線パケット通信を用いた通信方式のような、受信したパケット毎に対する誤り検出や、各パケットの並べ替え等の処理を行わない。このため、受信部１１は、音声データＤを受信する際の通信期間を最小限に抑えることができる。
【００５１】
＜＜認識部１２＞＞
認識部１２は、音素認識を用い、音声データＤの内容を認識した認識結果を導出する。認識部１２は、例えばＪｕｌｉｕｓ等の公知の音素認識技術を含む音声認識エンジンや、Ｐｙｔｈｏｎ等のような公知の汎用プログラミング言語を用いて実現することができる。
【００５２】
＜＜記憶部１３＞＞
記憶部１３は、各種情報を保存部１０４に記憶させ、又は各種情報を保存部１０４から取出す。記憶部１３は、例えば受信部１１、認識部１２、及び出力部１４の処理内容に応じて、各種情報の記憶又は取出しを行う。
【００５３】
＜＜出力部１４＞＞
出力部１４は、各種情報を表示部１１３等に出力する。出力部１４は、例えば認識部１２により導出された認識結果を、表示部１１３等に出力する。出力部１４は、例えば認識結果に基づき、駆動装置３を制御するための制御情報を生成し、制御情報を駆動装置３に出力する。なお、出力部１４は、例えば認識結果を制御情報として、駆動装置３に出力してもよい。
【００５４】
＜収音装置２＞
図４（ａ）は、収音装置２の構成の一例を示す模式図である。収音装置２は、例えばマイクロフォンＭと、制御部２１と、変換部２２と、通信部２３と、アンテナＡとを備え、例えば記憶部２４を備えてもよい。収音装置２として、インカム（ヘッドセット付きトランシーバ）が用いられるほか、無線通信機能を備えた公知の収音機器が用いられる。
【００５５】
＜＜マイクロフォンＭ＞＞
マイクロフォンＭは、利用者の音声を収音する。マイクロフォンＭとして、公知の収音機器が用いられる。
【００５６】
＜＜制御部２１＞＞
制御部２１は、収音装置２全体の制御を行い、例えば音声データＤの送受信に関する動作制御を行う。制御部２１は、例えば送信する音声データＤの変調方式等を制御するほか、音声データＤを送信するタイミング等を制御する。制御部２１として、例えばＤＳＰ（Digital Signal Processor）等の公知のプロセッサが用いられる。
【００５７】
＜＜変換部２２＞＞
変換部２２は、マイクロフォンＭにより収音された音声（アナログ信号）をデジタル信号（音声データＤ）に変換する。変換部２２は、例えばＰＣＭ（Pulse Code Modulation）のような公知技術を用いて、アナログ信号をデジタル信号に変換し、音声データＤとして取得する。変換部２２として、Ａ／Ｄコンバータが用いられる。
【００５８】
＜＜通信部２３＞＞
通信部２３は、ＵＨＦ帯域を利用した無線通信Ｗにより、音声データＤを送信する。通信部２３は、例えばアンテナＡを介して、音声データＤを送信する。通信部２３は、例えば音声データＤを符号化する符号化部と、音声データＤを変調する変調部とを有する。変調部は、例えばＤＱＰＳＫ等の位相変調方式を用いて、データを変調する。
【００５９】
通信部２３は、例えばパケット化処理が行われていない音声データＤを送信する。即ち、収音装置２では、例えば音声データＤに対してパケット化処理を行わない。このため、通信部２３は、音声データＤを連続した信号として一度に送信することができる。これにより、音声認識装置１の受信部１１では、音声データＤを連続した信号として一度に受信することが可能となる。
【００６０】
収音装置２は、例えば上述した通信機器１１１と同様に、受信機構を有してもよい。なお、通信機器１１１の有する変換部、及び通信部は、変換部２２、及び通信部２３に対応させることができる。
【００６１】
＜＜記憶部２４＞＞
記憶部２４は、各種情報を図示しない保存部に記憶させ、又は各種情報を保存部から取出す。保存部は、例えば上述した保存部１０４と同様に、ＳＤメモリーカード等の公知のデータ保存媒体が用いられる。
【００６２】
＜駆動装置３＞
図４（ｂ）は、駆動装置３の構成の一例を示す模式図である。駆動装置３は、例えば音声認識装置１を有し、例えば制御部３１と、被制御部３２とを有してもよい。
【００６３】
駆動装置３として、例えば照明、エアコン等の家電製品が用いられるほか、例えば稼働式ベッド、ドア、窓、カーテン等の駆動可能な部分を有する構成が用いられる。駆動装置３として、例えばロボット、無人搬送車（ＡＧＶ：Automated Guided Vehicle）、生産機械等が用いられてもよい。
【００６４】
＜＜制御部３１＞＞
制御部３１は、駆動装置３全体の制御を行う。制御部３１は、例えば音声認識装置１から取得した認識結果、又は認識結果に基づき生成された制御情報に基づき、被制御部３２を制御する。制御部３１として、例えばＣＰＵ等のプロセッサが用いられる。
【００６５】
＜＜被制御部３２＞＞
被制御部３２は、制御部３１によって制御される。被制御部３２は、例えば電気信号を用いて駆動する構成を示し、例えば空圧機構、油圧機構、モータ等を示すほか、制御回路等を示してもよい。
【００６６】
（第１実施形態：音声認識システム１００の動作の一例）
次に、第１実施形態における音声認識システム１００の動作の一例について説明する。図５は、本実施形態における音声認識システム１００の動作の一例を示すフローチャートである。
【００６７】
音声認識システム１００は、取得手段Ｓ１１０と、送信手段Ｓ１２０と、受信手段Ｓ１３０と、認識手段Ｓ１４０とを備える。取得手段Ｓ１１０及び送信手段Ｓ１２０は、例えば収音装置２を用いて実施することができ、受信手段Ｓ１３０及び認識手段Ｓ１４０は、例えば音声認識装置１を用いて実施することができる。
【００６８】
＜取得手段Ｓ１１０＞
取得手段Ｓ１１０は、音声に基づき、音声データＤを取得する。例えば収音装置２のマイクロフォンＭは、利用者の音声を収音する。その後、例えば変換部２２は、アナログデータの音声をデジタルデータに変換し、音声データＤとして取得する。変換部２２は、例えばマイクロフォンＭで音声を収音したタイミングに沿って、音声データＤを逐次取得する。
【００６９】
＜送信手段Ｓ１２０＞
送信手段Ｓ１２０は、ＵＨＦ帯域を利用した無線通信Ｗにより、音声データＤを送信する。例えば通信部２３は、音声データＤに対して符号化処理、及び変調処理を実施したあと、アンテナＡを介して、音声認識装置１に対して音声データＤを送信する。通信部２３は、例えば変換部２２で音声データＤを取得したタイミングに沿って、音声データＤを逐次送信する。通信部２３は、例えば複数の音声認識装置１に対し、１つの音声データＤを送信してもよい。
【００７０】
送信手段Ｓ１２０では、例えば通信部２３は、音声データＤに対してパケット化処理を行わない状態で、音声データＤを送信する。このため、音声データＤを受信する際、各パケットに対する誤り検出や、各パケットを受信したタイミングとは異なる順番に入れ替える処理を実施する必要がない。
【００７１】
なお、例えばＷｉ−Ｆｉ（登録商標）等のような無線パケット通信を用いて音声データＤを受信する際、環境起因等の不具合によって一部のパケットが損失する場合がある。このとき、受信される音声データＤに含まれる情報は、パケット単位で損失する。このため、不具合が音声データＤに影響を及ぼした期間よりも長い期間に相当するデータ量の損失が発生し、音声認識の精度に影響を与え得る。従って、無線通信Ｗを用いて音声データＤを送受信する場合、音声認識精度の著しい低下が発生し得る。
【００７２】
これに対し、音声認識システム１００において、送信手段Ｓ１２０は、音声データＤに対してパケット化処理を行わずに、音声データＤを送信する。即ち、無線通信Ｗによって音声データＤを送受信する際、不具合によるデータの損失量は、不具合が音声データＤに影響を及ぼした期間に相当する。このため、無線パケット通信を用いて音声データＤを送信した場合に比べて、不具合によるデータの損失量を低減することができる。これにより、無線通信Ｗにより送信された音声データＤにおける音声認識精度の低下の抑制が可能となる。
【００７３】
＜受信手段Ｓ１３０＞
受信手段Ｓ１３０は、音声データＤを連続した信号として一度に受信する。例えば音声認識装置１の受信部１１は、通信機器１１１を介して音声データＤを受信する。受信部１１は、例えば通信部２３で音声データＤを送信したタイミングに沿って、音声データＤを逐次受信する。受信部１１は、例えば通信機器１１１を介して、音声データＤの復調、及び復号の少なくとも何れかを行ってもよい。
【００７４】
＜認識手段Ｓ１４０＞
認識手段Ｓ１４０は、音素認識を用い、音声データＤの内容を認識した認識結果を導出する。例えば認識部１２は、公知の音声認識エンジンを用いて、音声データＤの内容に対する認識結果を導出する。認識部１２は、例えば受信部１１で音声データＤを受信したタイミングに沿って、音声データＤの内容に対する認識結果を導出する。
【００７５】
例えば音声データＤが休止区間を含む場合、認識部１２は、休止区間を踏まえた認識結果を導出する。このため、受信手段Ｓ１３０において、音声データＤを連続した信号として一度に受信することで、休止区間が損失する可能性を抑制できる。これにより、音声認識精度の向上を図ることが可能となる。
【００７６】
特に、送信手段Ｓ１２０において、音声データＤに対してパケット化処理を行わない状態で、音声データＤを送信することで、音声認識精度の更なる向上を図ることが可能となる。例えば音声データＤに従来のパケット化処理を行う場合、休止区間が失われる可能性が大幅に高くなる。これに対し、音声認識システム１００において、認識手段Ｓ１４０では、パケット化処理を行われていない音声データＤの内容に対し、認識結果を導出する。このため、休止区間の損失を抑制した状態で、音声認識を実現することができる。
【００７７】
その後、例えば必要に応じて認識結果を出力する。例えば出力部１４は、Ｉ／Ｆ１０７を介して、表示部１１３に認識結果を出力するほか、Ｉ／Ｆ１０８を介して、駆動装置３に認識結果を出力してもよい。
【００７８】
これにより、音声認識システム１００の動作が終了する。
【００７９】
（第１実施形態：音声認識システム１００の第１変形例）
次に、第１実施形態における音声認識システム１００の第１変形例について説明する。音声認識システム１００の第１変形例では、音声認識装置１が、起動用データベースを参照し、音声データＤに対する認識結果を導出する。
【００８０】
＜起動用データベース＞
図６は、起動用データベースの一例を示す模式図である。起動用データベースは、音声認識装置１の保存部１０４に予め保存される。
【００８１】
起動用データベースは、音声認識システム１００における音声認識を開始する際に必要なキーワード（ウェイクワード）を認識する際に参照される。起動用データベースは、例えば利用される公知の音素認識技術との互換性を持たせた状態で、保存部１０４に保存されてもよい。
【００８２】
起動用データベースには、予め取得された起動センテンスが複数記憶される。起動センテンスは、１以上の文字列情報と、各文字列情報に紐づく閾値とを含む。起動用センテンスは、例えば文字列情報に紐づく音素情報を含んでもよく、例えば文字列情報の代わりに音素情報を含んでもよい。なお、閾値は、例えば起動センテンス毎に１つ紐づけられてもよい。
【００８３】
起動センテンスは、音声データＤの内容を推定するために用いられる。例えば１つの音声データＤに対して、１つの起動センテンスが選択される。
【００８４】
文字列情報として、単語や形態素等の意味を持つ表現要素が用いられるほか、意味を持たない文字列が用いられてもよい。なお、文字列情報は、日本語のほか、例えば２ヵ国以上の言語を含んでもよく、数字や利用箇所で用いられる略称等の文字列を含んでもよい。
【００８５】
音素情報として、例えば文字列情報に対応する音素の配列が用いられる。音素情報は、例えば休止区間（図６では「*」）を含んでもよい。音素情報は、例えば同一の文字列情報に対し、異なる音素の配列が紐づけられてもよい。
【００８６】
閾値は、音声データＤに紐づく信頼度と比較を行う際に用いられる。信頼度は、音声データＤから音素認識を用いて算出される値を示す。閾値は、例えば０以上１以下の範囲内で、任意の値が予め設定される。
【００８７】
起動用データベースには、例えば各起動センテンスに紐づく認識情報が記憶されてもよい。この場合、音声データＤに対して１つの起動センテンスを選択することで、選択された起動センテンスに紐づく認識情報を、認識結果として導出することができる。
【００８８】
例えば複数の起動センテンスは、１つのセンテンス（第１起動センテンス）と、複数のダミーセンテンスとを含んでもよい。第１起動センテンスは、音声認識の開始を示す認識結果（第１認識結果）の導出に用いられる。ダミーセンテンスは、第１認識結果とは異なる認識結果の導出に用いられる。
【００８９】
例えば第１起動センテンスは、音声認識を開始する旨を示す情報（第１認識情報）と紐づいて、起動用データベースに保存される。このため、音声データＤが第１起動センテンスに対応すると判断された場合には、第１認識情報が認識結果として導出され、音声認識を開始することができる。
【００９０】
例えばダミーセンテンスは、音声認識を開始しない（例えば「何もしない」）旨を示す情報と紐づいて、起動用データベースに保存される。このため、音声データＤがダミーセンテンスに対応すると判断された場合には、音声認識を開始しないようにすることができる。
【００９１】
ここで、上述した無線通信（ＵＨＦ帯域を利用した無線通信Ｗ）により受信した音声データＤは、有線等で取得した音声データＤに比べて、音声の特徴を認識し易いことを発明者は発見した。このため、音声データＤを推定するために用いられる起動センテンスとして、１つの起動センテンスを用いるのみで十分であり、例えば１つの起動センテンスに類似する起動センテンスを設ける必要が無い。これにより、保存するデータ容量の低減を図ることが可能となる。また、１つの第１起動センテンスに対し、複数のダミーセンテンスを設定することで、第１起動センテンスが採用される可能性を高めることができる。これにより、音声認識装置１の誤動作を抑制することが可能となる。
【００９２】
なお、例えば第１起動センテンスに含まれる閾値を、ダミーセンテンスに含まれる閾値よりも低く設定してもよい。この場合、音声データＤに対応するセンテンスとして、第１起動センテンスがより優先的に採用されるようにすることができる。
【００９３】
例えば音声認識システム１００が複数の音声認識装置１を備える場合、１つのセンテンス（第１起動センテンス）の内容は、記憶された複数の音声認識装置１毎に異なる。このため、音声認識装置１毎に、認識させるタイミングを異ならせることができる。また、例えば音声認識装置１を有する駆動装置３毎に、被制御部３２を制御するタイミングを異ならせることができる。
【００９４】
（第１実施形態：音声認識システム１００の動作の第１変形例）
次に、第１実施形態における音声認識システム１００の動作の第１変形例について説明する。図７（ａ）は、本実施形態における音声認識システム１００の動作における第１変形例の一部を示すフローチャートである。
【００９５】
音声認識システム１００の第１変形例では、例えば認識手段Ｓ１４０は、生成手段Ｓ１４１と、指定手段Ｓ１４２と、比較手段Ｓ１４３と、導出手段Ｓ１４４とを有する。なお、音声認識システム１００の第１変形例では、例えば図７（ｂ）に示すように、認識部１２は、生成部１２ａと、指定部１２ｂと、比較部１２ｃとを有してもよい。
【００９６】
＜生成手段Ｓ１４１＞
生成手段Ｓ１４１は、上述した受信手段Ｓ１３０のあとに実施される。生成手段Ｓ１４１では、例えば生成部１２ａは、音素認識を用い、音声データＤの内容に対応する候補センテンスを生成する。候補センテンスは、候補データ、及び信頼度をそれぞれ１以上含む。
【００９７】
候補データは、音声データＤから音素認識により抽出された音素情報、及び音素情報に対応する文字列の少なくとも何れかを示す。信頼度は、候補データに紐づき、音素認識により抽出された音素情報の確度（抽出精度）を示す。例えば生成部１２ａは、０以上１以下における範囲で、信頼度を算出する。生成部１２ａは、例えばＪｕｌｉｕｓ等の公知の音声認識エンジンを用いることで、候補センテンスの生成及び信頼度の算出を実現できる。
【００９８】
＜指定手段Ｓ１４２＞
指定手段Ｓ１４２では、例えば指定部１２ｂは、起動用データベースを参照し、複数の起動センテンスのうち、候補センテンスに対応する起動センテンス（第１起動センテンス）を指定する。指定部１２ｂは、例えば候補センテンスに含まれる候補データと、起動センテンス毎に含まれる文字列情報又は音素情報とを比較し、同一又は類似する起動センテンスを指定する。指定部１２ｂは、例えば候補センテンスに最も類似する起動センテンスを指定する。
【００９９】
＜比較手段Ｓ１４３＞
比較手段Ｓ１４３では、例えば比較部１２ｃは、候補センテンスに含まれる信頼度と、指定された起動センテンスに含まれる閾値（第１閾値）とを比較する。比較部１２ｃは、例えば信頼度が閾値以上の場合、候補センテンスが起動センテンスに対応すると判断する。比較部１２ｃは、例えば信頼度が閾値未満の場合、候補センテンスが起動センテンスに対応しないと判断し、例えば再度指定手段Ｓ１４２を実施し、他の起動センテンスを指定してもよい。
【０１００】
なお、候補センテンス及び起動センテンスに複数の信頼度が含まれる場合、比較部１２ｃは、各信頼度と、各閾値とを比較する。この際、候補センテンスが起動センテンスに対応すると判断する基準として、少なくとも一部の信頼度が閾値以上の場合としてもよく、任意に設定することができる。
【０１０１】
＜導出手段Ｓ１４４＞
導出手段Ｓ１４４では、例えば認識部１２は、比較手段Ｓ１４３の結果に基づき、認識結果を導出する。例えば起動用データベースに認識情報が記憶される場合、認識部１２は、候補センテンスに対応する起動センテンスに紐づく認識情報を、認識結果として導出する。
【０１０２】
これにより、例えば音声認識を開始する旨の認識結果が導出された場合、音声認識システム１００における音声認識動作が開始され、例えば上述した取得手段Ｓ１１０等を実施する。なお、例えば音声認識を開始しない旨の認識結果が導出された場合、取得手段Ｓ１１０等を実施した上で、起動用データベースを参照する指定手段Ｓ１４２等が再度実施される。
【０１０３】
（第１実施形態：音声認識システム１００の第２変形例）
次に、第１実施形態における音声認識システム１００の第２変形例について説明する。音声認識システム１００の第２変形例では、音声認識装置１が、文字列データベース、及び文法データベースを参照し、音声データＤに対する認識結果を導出する。
【０１０４】
音声認識システム１００の第２変形例では、例えば音声認識装置１は、利用者の用途に応じて構築された文字列データベース、及び文法データベースを参照し、利用者の音声に対応する認識結果を導出する。音声認識装置１は、例えば上述した起動用データベースの代わりに、参照データベースを参照してもよい。
【０１０５】
＜データベース＞
図８は、文字列データベース、文法データベース、及び参照データベースの一例を示す。各データベースは、音声認識装置１の保存部１０４に予め保存される。
【０１０６】
＜＜文字列データベース＞＞
文字列データベースには、利用者が発すると想定される文字列（文字列情報）と、文字列情報に対応する音素（音素情報）が記憶される。このため、上記文字列及び音素を蓄積することで、用途に応じた認識を導出でき、様々な用途に展開することが可能となる。
【０１０７】
文字列データベースに記憶される音素の配列（音素情報）は、音声に含まれる休止区間を踏まえて分類することで、無線通信Ｗにより受信した音声データＤに対する認識結果を導出する精度を飛躍的に向上させることが可能である。また、音声認識装置１では、例えば文字列データベースに記憶された文字列情報に限定して、音声に対する認識結果を導出する。このため、用途毎に文法データベースの内容を変更することで、用途に適した認識結果を高精度に導出することが可能となる。
【０１０８】
文字列データベースには、予め取得された文字列情報と、文字列情報に紐づく音素情報と、文字列情報に付与されたクラスＩＤとが記憶される。文字列データベースは、例えば後述する検出部１２ｅによって候補データを検出するときに用いられる。
【０１０９】
クラスＩＤは、文字列情報に紐づき、文字列情報の単語等が文法上用いられると想定される配列箇所（例えば第１クラスＩＤ「１」等）を示す。例えば音声の文法（センテンス）が「対象」＋「助詞」＋「アクション」として表すことができる場合、クラスＩＤとして、音声の「対象」となる文字列情報に対して「１」が用いられ、音声の「助詞」となる文字列情報に対して「２」が用いられ、音声の「アクション」となる文字列情報に対して「３」が用いられる。
【０１１０】
文字列データベースに記憶された音素情報は、例えば文字列情報に対応する音素の配列から、少なくとも１つの子音を除いた配列を示してもい。簡易音素情報は、例えば図８における文字列情報「明かり」に紐づいた「a/a/i」のように、文字列情報に対応する基本的な音素の配列「a/k/a/r/i」から、子音を除いた母音のみによる音素の配列を示す。また、簡易音素情報は、例えば文字列情報「弾いて」に紐づいた「i/*/i/e」のように、母音と休止区間との組み合わせによる配列を示してもよいほか、子音を１つ除いた「i/*/i/t/e」のような、少なくとも１つの子音を除いた配列を示してもよい。
【０１１１】
簡易音素情報は、例えば文字列情報に対応する母音と、濁音、半濁音、促音、及び拗音の少なくとも何れかを組み合わせた配列を示してもよい。この場合、簡易音素情報は、上記以外の子音を除いた配列を示し、例えば文字列情報に対応する無声子音を除いた配列を示す。
【０１１２】
例えば濁音は、文字列「が」に対応する音素「g/a」等を示し、半濁音は、文字列「ぱ」に対応する音素「p/a」等を示し、促音は、文字列「勝った」に対応する音素「k/a/q/t/a」等を示し、拗音は、文字列「しょ」に対応する音素「s/h/o」等を示す。
【０１１３】
簡易音素情報の示す配列に、濁音、半濁音、促音、及び拗音の少なくとも何れかを含ませることで、特徴的な音声に音声認識の対象を絞ることができ、認識精度を更に向上させることが可能となる。例えば簡易音素情報の配列に、濁音、及び半濁音の少なくとも何れかを含ませることで、方言等の特徴を踏まえた音声認識を実現することができる。また、例えば簡易音素情報の配列に、促音、及び拗音の少なくとも何れかを含ませることで、認識し難い音声に対して認識精度の低下を抑制することができる。
【０１１４】
また、文字列データベースに記憶された音素情報は、１つの文字列情報に紐づく２つ以上のそれぞれ異なる音素の配列を示す音素候補情報を含んでもよい。各音素候補情報は、例えば図８における文字列情報「消して」に紐づいた「k/e/s/i/t/e」及び「e/i/e」のように、１つの文字列情報に対応し、それぞれ異なる音素の配列を示す。なお、例えば音素候補情報が、上述した簡易音素情報を含んでもよい。この場合、複数の利用者の中で子音を発することが困難な利用者が含まれる状況等においても、認識精度の低下を抑制することができる。
【０１１５】
なお、例えば標準語における音素の配列「k/e/s/i/t/e」と、方言における音素の配列「k/e/s/u/t/e」とを、２つの音素候補情報として１つの文字列情報に紐づけてもよい。また、互いに異なる言語を、２つの音素候補情報として１つの文字列情報に紐づけてもよい。
【０１１６】
以下、音素情報には、上述した簡易音素情報及び音素候補情報の少なくとも何れか含んでもよい点は同様であり、適宜説明を省略する。
【０１１７】
＜＜文法データベース＞＞
文法データベースには、文字列情報を組み合わせたセンテンスを生成するために必要な文法情報が記憶される。文法情報は、文字列情報毎に紐づくクラスＩＤの配列順序を示す情報を複数含む。文法データベースを参照することで、休止区間を踏まえて分類された音素の配列に基づいて文字列情報を検出したあと、容易に各文字列情報を組み合わせることができる。これにより、音声に対する文法を考慮した認識結果を導出することができる。この結果、利用者等の発する音声の内容を踏まえた音声認識を、高精度に実現することが可能となる。
【０１１８】
文法データベースには、予め取得された複数のクラスＩＤの配列順序を示す文法情報が記憶される。文法データベースは、例えば
生成部１２ａによって信頼度を算出するときに用いられる。文法情報として、例えば第１文法情報「１、２、３」が用いられる場合、音声の候補として「対象」＋「助詞」＋「アクション」を示すセンテンスを生成することができる。文法情報は、例えば第１文法情報「１、２、３」、第２文法情報「４、５、６」、第３文法情報「２、１、３」等のクラスＩＤの配列順序を複数含む。
【０１１９】
＜＜参照データベース＞＞
参照データベースには、予め取得された文字列情報と、文字列を組み合わせた参照センテンスと、文字列情報毎に付与された閾値とが記憶され、例えば文字列情報に紐づく音素情報が記憶されてもよい。参照データベースは、上述した起動用データベースと同様に用いられる。参照データベースは、例えば起動用データベースを参照して音声認識を開始したあと、指定手段Ｓ１４２等を実施するときに起動用データベースの代わりに用いられる。なお、参照データベースに記憶される文字列情報及び音素情報は、例えば文字列データベースに記憶される文字列情報及び音素情報と等しくすることで、データ容量を少なくすることができる。
【０１２０】
参照データベースに記憶された音素情報は、例えば上述した簡易音素情報、及び音素候補情報の少なくとも何れかを含んでもよい。この場合、例えば図８に示すように、１つの文字列情報「明かり」に紐づく２つの音素候補情報「a/k/a/r/i」、「a/a/i」毎に、異なるセンテンスに分類する（図８では第１、第３参照センテンス）ほか、同一のセンテンスとしてもよい。また、例えば１つの文字列情報「弾いて」に紐づく２つの音素候補情報「h/i/*/i/t/e」、「i/*/i/e」毎に異なる閾値「０．８００」、「０．８９０」を設定してもよいほか、同一の閾値を設定してもよい。
【０１２１】
なお、例えば簡易音素情報が優先的に選択されるように、簡易音素情報に紐づく閾値を低くしてもよい。この場合、濁音、半濁音、促音、拗音等を含む音声を、特徴的な音声として優先的に認識させることもできる。
【０１２２】
（第１実施形態：音声認識システム１００の動作の第２変形例）
次に、第１実施形態における音声認識システム１００の動作の第２変形例について説明する。図９（ａ）は、本実施形態における音声認識システム１００の動作における第２変形例の一部を示すフローチャートである。
【０１２３】
音声認識システム１００の第２変形例では、例えば認識手段Ｓ１４０は、抽出手段Ｓ１４５と、検出手段Ｓ１４６とを有する。なお、音声認識システム１００の第２変形例では、例えば図９（ｂ）に示すように、認識部１２は、抽出部１２ｄと、検出部１２ｅとを有してもよい。
【０１２４】
＜抽出手段Ｓ１４５＞
抽出手段Ｓ１４５は、上述した受信手段Ｓ１３０のあとに実施される。抽出手段Ｓ１４５では、例えば抽出部１２ｄは、音素認識により、音声データＤに含まれる開始無音区間及び終了無音区間を抽出する。また、抽出部１２ｄは、開始無音区間と終了無音区間との間に挟まれた音素及び休止区間の配列を、音素認識により認識対象データとして抽出する。即ち、抽出部１２ｄの基本的な機能は、音素認識技術を用いることにより実現することができる。
【０１２５】
抽出部１２ｄは、例えば１００ミリ秒以上１秒以下の非発話状態（無音区間）を、開始無音区間及び終了無音区間として抽出する。抽出部１２ｄは、開始無音区間と終了無音区間との間に挟まれた区間（音声区間）に対し、音素及び休止区間を割り当てる。抽出部１２ｄは、それぞれ割り当てられた音素及び休止区間の配列を、認識対象データとして抽出する。
【０１２６】
抽出部１２ｄは、例えば各音素の長さ、又は認識対象データ全体の長さを判定したあと、休止区間の長さを設定した上で、音素及び休止区間を割り当てた配列を、認識対象データとして抽出してもよい。すなわち、抽出部１２ｄは、音素の長さ又は認識対象データ全体の長さに応じて、休止区間の長さを設定してもよい。
【０１２７】
抽出部１２ｄは、例えば図１０の抽出手段Ｓ１４５に示すように、開始無音区間「silB」及び終了無音区間「silE」を抽出し、音声区間における配列「a/k/a/r/i/*/w/o/*/ts/u/k/e/t/e」（*は休止区間を示す）を、対象認識データとして抽出する。抽出部１２ｄは、例えば１つの音声データＤからそれぞれ異なる配列の対象認識データを複数抽出してもよい。この場合、抽出部１２ｄにおける音素及び休止区間の割り当てに伴うバラつきを考慮した音声認識を実施することができる。例えば抽出部１２ｄは、１つ以上５つ以下の対象認識データを抽出することで、処理時間を抑えた上で、認識精度を高めることができる。なお、抽出部１２ｄは、例えば開始無音区間及び終了無音区間の少なくとも何れかを含む配列を、対象認識データとして抽出してもよい。
【０１２８】
休止区間は、例えば呼吸音及びリップノイズの少なくとも何れかを含んでもよい。即ち、抽出部１２ｄは、例えば休止区間に含まれる呼吸音及びリップノイズの少なくとも何れかを、認識対象データとして抽出してもよい。この場合、後述する文字列データベース等に記憶された音素情報に、呼吸音及びリップノイズの少なくとも何れかを含ませることで、より精度の高い認識結果を導出することが可能となる。
【０１２９】
＜検出手段Ｓ１４６＞
検出手段Ｓ１４６では、例えば検出部１２ｅは、文字列データベースを参照し、認識対象データの有する音素の配列に対応する音素情報を選択する。また、検出部１２ｅは、選択された音素情報に紐づく文字列情報及びクラスＩＤを候補データとして複数検出する。
【０１３０】
検出部１２ｅは、例えば図１０に示すように、認識対象データに対応する音素情報「a/k/a/r/i」、「w/o」、「ts/u/k/e/t/e」を選択し、各音素情報に紐づく文字列情報及びクラスＩＤ「明かり/１」、「を/２」、「つけて/３」を、それぞれ候補データとして検出する。このとき、認識対象データの数に応じて、候補データの数が増加する。なお、各音素の配列は、予め休止区間毎に区切られて分類されるほか、音素及び休止区間を含む音素情報に基づいて分類されてもよい。
【０１３１】
＜生成手段Ｓ１４１の変形例＞
検出手段Ｓ１４６のあと、例えば生成手段Ｓ１４１が実施される。生成手段Ｓ１４１は、例えば上述した内容に加えて、文法データベースを参照し、候補センテンスを生成することができる。
【０１３２】
生成手段Ｓ１４１では、例えば生成部１２ａは、文法データベースを参照し、複数の候補データを文法情報に基づき組み合わせたセンテンスを生成する。また、生成部１２ａは、センテンスに含まれる候補データ毎の文字列情報に対する信頼度を、文法データベースを用いて算出する。信頼度の算出には、例えば文法データベースを参照したスタックデコーディングサーチが行われる。
【０１３３】
生成部１２ａは、例えば図１０に示すように、第１文法情報「１、２、３」に含まれるクラスＩＤ毎に、各候補データ「明かり/１」、「を/２」、「つけて/３」のクラスＩＤを対応させ、センテンス「明かり/１」「を/２」「つけて/３」を生成する。このとき、例えば文法情報が「３、１、２」の場合、センテンスとして「つけて/３」「明かり/１」「を/２」が生成される。
【０１３４】
生成部１２ａは、センテンスに含まれる各候補データ「明かり/１」、「を/２」、「つけて/３」、に対応する信頼度「０．９８２」、「１．０００」、「０．９９０」を算出する。生成部１２ａは、各候補データの文字列情報に対して０以上１以下の範囲で信頼度を算出する。
【０１３５】
生成部１２ａは、例えば文法データベースの文法情報の種類に応じて、複数のセンテンスを生成することができる。また、生成部１２ａは、文法情報の種類を選択することで、状況に適した音声認識を高精度で実施することができる。
【０１３６】
生成部１２ａは、例えば各センテンスに対して、優先度を示すランクを設定（図１０ではランク１〜ランク５）してもよい。ランクを設定することで、任意のランク下位にランク付けされたセンテンス（例えばランク６以下）を、評価対象から除外することができる。このため、後述する評価データとして選択される候補データの数を減らすことができ、処理速度の向上を図ることが可能となる。
【０１３７】
生成部１２ａは、例えば内容の異なるセンテンスに同一の候補データが含まれる場合、各候補データにはそれぞれ異なる信頼度を算出してもよい。例えば、第１センテンスに含まれる各候補データ「明かり/１」、「を/２」、「つけて/３」に対応する信頼度「０．９８２」、「１．０００」、「０．９９０」が算出された場合、第２センテンスに含まれる各候補データ「明かり/１」、「を/２」、「弾いて/３」に対応する信頼度「０．９４２」、「１．０００」、「０．０２３」が算出される。すなわち、同一の候補データ「明かり」であっても、センテンスの内容や組み合わせの順序によって、異なる信頼度が算出されてもよい。
【０１３８】
例えば信頼度として、各文字列情報に対して予め設定された値が用いられてもよい。この場合、予め設定された値は、例えば文法データベースに記憶される。上記のほか、例えば信頼度として、検出部１２ｅにおいて検出された候補データ（又は候補データの文字列情報）の種類及び数に応じた相対値が用いられてもよい。例えば検出部１２ｅにおいて検出された複数の候補データにおいて、１つのクラスＩＤが付与された文字列情報の種類が多くなるにつれて、各文字列情報に対して低い信頼度を算出するようにしてもよい。
【０１３９】
その後、例えば生成部１２ａは、信頼度に基づき、複数の候補データから１つ以上の候補データを選択し、選択した候補データに紐づく信頼度を含めた候補センテンスとして生成する。生成部１２ａは、例えば複数の候補データのうち、クラスＩＤ毎に最も高い信頼度が算出された候補データを選択し、候補センテンスとして生成する。例えば生成部１２ａは、同じクラスＩＤ「３」における候補データ「つけて/３/０．９９０」、「弾いて/３/０．０２３」のうち、最も高い信頼度を有する候補データ「つけて/３/０．９９０」を選択し、候補センテンスとして生成する。
【０１４０】
その後、上述した指定手段Ｓ１４２等が実施される（例えば図７（ａ）、図１０に示す指定手段Ｓ１４２、比較手段Ｓ１４３、導出手段Ｓ１４４）。なお、指定手段Ｓ１４２等においては、参照データベース又は起動用データベースが状況に応じて参照される。
【０１４１】
なお、生成手段Ｓ１４１では、例えば候補センテンスを生成したあと、候補センテンスに基づき認識結果を導出してもよい。その場合、指定手段Ｓ１４２等は実施しなくてもよい。
【０１４２】
例えば生成部１２ａは、例えば候補センテンスをテキストや数値等のデータ形式に変換し、認識結果として導出するほか、例えば候補センテンスを音声データ形式や、駆動装置３を制御するための制御データ形式に変換し、認識結果として導出してもよい。なお、候補センテンスに基づくテキストや数値等のデータ形式、音声データ形式、又は制御データ形式に変換する方法は、公知の技術を用いることができ、必要に応じて各データ形式を蓄積したデータベース等を用いてもよい。
【０１４３】
本実施形態によれば、受信手段Ｓ１３０は、音声データＤを連続した信号として一度に受信する。また、認識手段Ｓ１４０は、音素認識を用い、音声データＤの内容を認識した認識結果を導出する。このため、音声データＤの受信開始から音声認識の結果を導くまでの期間を最小限に抑えることができる。これにより、無線通信Ｗにより送信された音声データＤにおける認識時間の削減を実現することが可能となる。
【０１４４】
また、本実施形態によれば、送信手段Ｓ１２０は、ＵＨＦ帯域を利用した無線通信Ｗにより、音声データＤを送信する。このため、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）等のような普及率の高い帯域を利用した無線通信に比べて、同一帯域同士における通信障害の発生する可能性が低い。また、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）等を利用した無線通信と同時に利用した場合においても、円滑に無線通信Ｗを実現することができる。これにより、用途の拡大を図ることが可能となる。
【０１４５】
上記に加え、ＵＨＦ帯域を利用した無線通信Ｗを用いることで、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等に比べ、認証コストが不要となるほか、プロトコルスタックが不要となる。このため、処理負荷を低減できるほか、及びリアルタイム性の向上を図ることができる。
【０１４６】
また、本実施形態によれば、送信手段Ｓ１２０は、パケット化処理が行われていない音声データＤを送信する。このため、音声データＤを受信する際、各パケットに対する誤り検出や、各パケットを受信したタイミングとは異なる順番に入れ替える処理等を、実施する必要がない。これにより、無線通信Ｗにより送信された音声データＤにおける認識時間の削減を容易に実現することが可能となる。
【０１４７】
また、本実施形態によれば、指定手段Ｓ１４２は、起動用データベースを参照し、候補センテンスに対応する第１起動センテンスを指定する。このため、起動用データベースに記憶された起動センテンスの内容を変更することで、導出される認識結果の内容を容易に変更することができる。これにより、用途に応じたカスタマイズを容易に実現することが可能となる。
【０１４８】
また、本実施形態によれば、複数の起動センテンスは、音声認識の開始を示す第１認識結果の導出に用いられる１つのセンテンスと、第１認識結果とは異なる認識結果の導出に用いられる複数のダミーセンテンスとを含む。このため、無線通信Ｗにより送信された音声データＤに対し、第１認識結果を優先的に生成させることができる。これにより、音声認識精度の更なる向上を図ることが可能となる。
【０１４９】
また、本実施形態によれば、駆動装置３は、認識手段Ｓ１４０により導出された認識結果に基づき制御される被制御部３２を有する。このため、音声データＤを１つの収音装置２により送信することで、複数の駆動装置３に対して遠隔操作を行うことができる。これにより、作業効率の向上を図ることが可能となる。
【０１５０】
また、本実施形態によれば、１つのセンテンスの内容は、記憶された複数の音声認識装置１毎に異なる。このため、音声認識装置１を有する駆動装置３毎に、被制御部３２を制御するタイミングを異ならせることができる。これにより、１つの収音装置２を用いて複数の駆動装置３に対して遠隔操作を行う際、駆動装置３別に独立した遠隔操作を実現することが可能となる。
【０１５１】
また、本実施形態によれば、受信部１１は、音声データＤを連続した信号として一度に受信する。また、認識部１２は、音素認識を用い、音声データＤの内容を認識した認識結果を導出する。このため、音声データＤの受信開始から音声認識の結果を導くまでの期間を最小限に抑えることができる。これにより、無線通信Ｗにより送信された音声データＤにおける認識時間の削減を実現することが可能となる。
【０１５２】
また、本実施形態によれば、受信部１１は、ＵＨＦ帯域を利用した無線通信Ｗにより送信された音声データＤを受信する。このため、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）等のような普及率の高い帯域を利用した無線通信に比べて、同一帯域同士における通信障害の発生する可能性が低い。また、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）等を利用した無線通信と同時に利用した場合においても、円滑に無線通信Ｗを実現することができる。これにより、用途の拡大を図ることが可能となる。
【０１５３】
（第２実施形態：音声認識システム１００）
次に、第２実施形態における音声認識システム１００の一例について説明する。上述した実施形態と、第２実施形態との違いは、音声データＤのキャリブレーションを行う点である。なお、上述した実施形態と同様の内容については、説明を省略する。
【０１５４】
音声認識システム１００では、例えば図１１に示すように、収音装置２を介して、キャリブレーション用の音を収音し、複数の評価用音データＤａを生成する。このとき、複数のキャリブレーション用の音毎に対し、評価用音データＤａを生成するほか、例えば１つのキャリブレーション用の音に対し、複数の評価用音データＤａを生成してもよい。その後、収音装置２は、例えばＵＨＦ帯域を利用した無線通信Ｗにより、音声認識装置１に対して複数の評価用音データＤａを送信する。
【０１５５】
音声認識装置１は、複数の評価用音データＤａを受信する。音声認識装置１は、音素認識を用い、各評価用音データＤａの内容を認識し、各認識結果に基づく評価結果Ｒを導出する。その後、音声認識装置１は、例えばＵＨＦ帯域を利用した無線通信Ｗにより、収音装置２に対して評価結果Ｒを送信する。
【０１５６】
収音装置２は、評価結果Ｒを受信し、評価結果Ｒに基づく設定条件を設定する。このため、音声認識システム１００では、キャリブレーションに必要な複数の評価用音データＤａの評価結果Ｒを、一度の無線通信Ｗにより送受信することができる。これにより、従来のような１つの評価用音データに対する評価結果を受信し、評価結果に基づき設定を変更した上で再度１つの評価音データを送信し、評価結果を受信して設定を変更する、という動作を繰り返す場合に比べて、送信及びキャリブレーションの調整時間を大幅に削減することが可能となる。
【０１５７】
（第２実施形態：音声認識システム１００の動作の一例）
次に、第２実施形態における音声認識システム１００の動作の一例について説明する。図１２（ａ）は、本実施形態における音声認識システム１００の動作における一例の一部を示すフローチャートである。
【０１５８】
音声認識システム１００では、上述した実施形態の各手段に加え、キャリブレーション手段Ｓ２００を更に備える。キャリブレーション手段Ｓ２００は、主に上述した取得手段Ｓ１１０の前に実施され、音声認識精度の向上に繋げることができる。
【０１５９】
キャリブレーション手段Ｓ２００は、収音手段Ｓ２１０と、評価用音データ生成手段Ｓ２２０と、評価用音データ送信手段Ｓ２３０と、評価用音データ受信手段Ｓ２４０と、評価手段Ｓ２５０と、評価結果送信手段Ｓ２６０と、設定手段Ｓ２７０とを有する。なお、音声認識装置１は、例えば図１２（ｂ）に示すように、上述した実施形態の各構成に加え、評価部１５を更に備えてもよい。
【０１６０】
＜収音手段Ｓ２１０＞
収音手段Ｓ２１０では、例えば収音装置２のマイクロフォンＭは、キャリブレーション用の音を収音する。マイクロフォンＭは、利用者の音声をキャリブレーション用の音として収音するほか、例えば予め録音された音声やキャリブレーション用の音源を、キャリブレーション用の音として収音してもよい。
【０１６１】
＜評価用音データ生成手段Ｓ２２０＞
評価用音データ生成手段Ｓ２２０では、例えば変換部２２は、キャリブレーション用の音に基づく評価用音データＤａを、複数生成する。変換部２２は、アナログデータのキャリブレーション用の音をデジタルデータに変換し、評価用音データＤａとして生成する。
【０１６２】
変換部２２は、例えば収音手段Ｓ２１０において収音された、それぞれ異なる複数のキャリブレーション用の音に対し、それぞれデジタルデータに変換することで複数の評価用音データＤａを生成する。この場合、例えば各キャリブレーションの音に対し、それぞれ異なる変換条件が、予め利用者等により設定されてもよい。
【０１６３】
上記のほか、変換部２２は、例えば図１３に示すような参照用テーブルを参照し、１つのキャリブレーション用の音に対し、デジタルデータの変換条件が異なる複数の評価用音データＤａを生成してもよい。なお、参照用テーブルの代わりに、予め利用者等により保存された任意の変換条件を参照してもよい。
【０１６４】
参照用テーブルには、アナログデータからデジタルデータへの変換条件（音声データＤの取得条件）が予め記憶される。変換条件として、公知の変換パラメータが用いられ、例えば図１３に示すように、マイクゲイン（MIC Gain）、オートゲインコントロール（AGC：Auto Gain Control）、ダイナミックレンジコントロール（DRC：Dynamic Range Control）、及びアコースティックエコー除去（AEC：Acoustic Echo Cancellation）の少なくとも何れかの条件を含み、例えば参照用テーブルには、各条件が設定された複数の組（No.）が記憶される。このため、変換部２２は、参照用テーブルを参照することで、１つのキャリブレーション用の音に対し、それぞれ変換条件の異なる複数の評価用音データＤａを生成することができる。
【０１６５】
＜評価用音データ送信手段Ｓ２３０＞
評価用音データ送信手段Ｓ２３０では、例えば通信部２３は、例えばＵＨＦ帯域を利用した無線通信Ｗにより、複数の評価用音データＤａを送信する。例えば通信部２３は、複数の評価用音データＤａに対して符号化処理、及び変調処理を実施したあと、アンテナＡを介して、音声認識装置１に対して複数の評価用音データＤａを送信する。
【０１６６】
例えば通信部２３は、複数の評価用音データＤａに対してパケット化処理を行わない状態で、評価用音データＤａを送信する。このため、複数の評価用音データＤａを受信する際、各パケットに対する誤り検出や、各パケットを受信したタイミングとは異なる順番に入れ替える処理を実施する必要がない。
【０１６７】
＜評価用音データ受信手段Ｓ２４０＞
評価用音データ受信手段Ｓ２４０では、例えば音声認識装置１の受信部１１は、通信機器１１１を介して複数の評価用音データＤａを受信する。受信部１１は、例えば通信部２３で複数の評価用音データＤａを送信したタイミングに沿って、複数の評価用音データＤａを逐次受信する。受信部１１は、例えば通信機器１１１を介して、評価用音データＤａの復調、及び復号の少なくとも何れかを行ってもよい。
【０１６８】
＜評価手段Ｓ２５０＞
評価手段Ｓ２５０では、例えば評価部１５は、音素認識を用いて、複数の評価用音データＤａに対する評価結果Ｒを生成する。例えば評価部１５は、公知の音声認識エンジンを用いて、複数の評価用音データＤａの内容に対する評価を実施し、最も精度の高い評価が得られた評価用音データＤａを選択し、選択した評価用音データＤａ（例えば第１データ）の情報を含む評価結果Ｒを生成する。
【０１６９】
＜評価結果送信手段Ｓ２６０＞
評価結果送信手段Ｓ２６０では、例えば出力部１４は、通信機器１１１を介して評価結果Ｒを送信する。出力部１４は、例えばＵＨＦ帯域を利用した無線通信Ｗにより、収音装置２に対して評価結果Ｒを送信する。例えば出力部１４は、評価結果Ｒに対して符号化処理、及び変調処理を実施したあと、収音装置２に対して評価結果Ｒを送信する。
【０１７０】
＜設定手段Ｓ２７０＞
設定手段Ｓ２７０では、例えば収音装置２の通信部２３は、評価結果Ｒを受信する。収音装置２は、例えばアンテナＡを介して評価結果Ｒを受信し、評価結果Ｒの復調、及び復号を行う。
【０１７１】
その後、例えば制御部２１は、評価結果Ｒに基づく音声データＤの取得条件を設定する。制御部２１は、例えば送信された複数の評価用音データＤａのうち、評価結果Ｒに含まれる第１データに紐づく評価用音データＤａを選択する。その後、制御部２１は、選択した評価用音データＤａの生成に用いられたデジタルデータの変換条件を特定することで、音声データＤの取得条件を設定することができる。この際、制御部２１は、参照用テーブルを参照して設定するほか、例えば予め設定された任意のパラメータを参照してもよい。
【０１７２】
その後、上述した取得手段Ｓ１１０等が実施され、音声認識システム１００が終了する。
【０１７３】
本実施形態によれば、上述した実施形態と同様の効果を得ることが可能となる。
【０１７４】
また、本実施形態によれば、評価用音データ送信手段Ｓ２３０は、複数の評価用音データＤａを無線通信Ｗにより送信する。また、評価結果送信手段Ｓ２６０は、評価結果Ｒを、無線通信Ｗにより送信する。このため、収音装置２等のキャリブレーションを行う際に費やすデータの送受信回数を、最小限に抑えることができる。これにより、キャリブレーションの調整時間を大幅に削減することが可能となる。
【０１７５】
また、本実施形態によれば、取得条件は、マイクゲイン、オートゲインコントロール、ダイナミックレンジコントロール、及びアコースティックエコー除去の少なくとも何れかの条件を含む。このため、一度のキャリブレーション手段Ｓ２００を行うことで、音声認識システム１００を利用する様々な状況に適した取得条件を、容易に特定することができる。これにより、利用環境の制限を抑制することが可能となる。
【０１７６】
本発明の実施形態を説明したが、上述した実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。上述した新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。上述した実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１７７】
１        ：音声認識装置
１０      ：筐体
１１      ：受信部
１２      ：認識部
１３      ：記憶部
１４      ：出力部
１０１    ：ＣＰＵ
１０２    ：ＲＯＭ
１０３    ：ＲＡＭ
１０４    ：保存部
１０５    ：Ｉ／Ｆ
１０６    ：Ｉ／Ｆ
１０７    ：Ｉ／Ｆ
１０８    ：Ｉ／Ｆ
１１０    ：内部バス
１１１    ：通信機器
１１２    ：入力部
１１３    ：表示部
２        ：収音装置
２１      ：制御部
２２      ：変換部
２３      ：通信部
２４      ：記憶部
３        ：駆動装置
３１      ：制御部
３２      ：被制御部
１００    ：音声認識システム
Ａ        ：アンテナ
Ｍ        ：マイクロフォン
Ｓ１１０  ：取得手段
Ｓ１２０  ：送信手段
Ｓ１３０  ：受信手段
Ｓ１４０  ：認識手段
Ｗ        ：無線通信
【要約】
【課題】無線通信により送信された音声データにおける認識時間の削減を図る音声認識システム、及び音声認識装置を提供する。
【解決手段】無線通信Ｗを用いた音声認識システム１００であって、取得手段と、送信手段と、受信手段と、認識手段と、を備える。取得手段は、音声に基づき、音声データを取得する。送信手段は、ＵＨＦ帯域を利用した無線通信により、前記音声データを送信する。受信手段は、前記音声データを連続した信号として一度に受信する。認識手段は、音素認識を用い、前記音声データの内容を認識した認識結果を導出する。例えば、前記送信手段は、パケット化処理が行われていない前記音声データを送信する。
【選択図】図１【図１】
0006784859.tif 000002
【図２】
0006784859.tif 000003
【図３】
0006784859.tif 000004
【図４】
0006784859.tif 000005
【図５】
0006784859.tif 000006
【図６】
0006784859.tif 000007
【図７】
0006784859.tif 000008
【図８】
0006784859.tif 000009
【図９】
0006784859.tif 000010
【図１０】
0006784859.tif 000011
【図１１】
0006784859.tif 000012
【図１２】
0006784859.tif 000013
【図１３】
0006784859.tif 000014