(57)【要約】【課題】　妥当な音素境界を考慮して、より信頼できる信頼性のある尺度を備えた音声認識方法等を提供する。【解決手段】　堅牢性及び／又は音声を認識する方法の認識割合を大きくするために、得られた認識結果（ＲＲ）について、信頼性のある尺度（ＣＭ）を取得及び／又は生成する処理で、音素境界検証尺度特徴（ＰＢＦ）を含める。【選択図】　図１
2004133477.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
　音声認識方法において、
　音声入力が、少なくとも１人の話者から受信され、
　音声を認識する処理は、前記音声入力について少なくとも１つの認識結果を得るために、前記音声入力について実行され、
　少なくとも１つの信頼性のある尺度は、前記認識結果及び／又はその部分について、前記音声入力及び／又はその部分から取得及び／又は生成され、前記信頼性のある尺度は、前記認識結果の信頼性について、及び／又は前記音声入力のためのその部分について記述的であり、
　少なくとも１つの部分語単位境界検証尺度及び、特に少なくとも１つの音素境界検証尺度は、前記音声入力から取得及び／又は生成され、前記部分語単位境界検証尺度は、部分語単位又は同種のものの境界について、及び／又は部分語単位セグメンテーションについて記述的であり、及び特に前記音素境界検証尺度は、音素又は同種のものの境界について、及び／又は前記音声入力の音素セグメンテーションについて及び／又はその信頼度について記述的であり、且つ、
　前記信頼性のある尺度を少なくとも部分的に取得及び／又は生成する処理は、前記部分語単位境界検証尺度、特に前記音素境界検証尺度を少なくとも部分的に利用及び／又はこれに基づくことを特徴とする音声認識方法。
【請求項２】
　前記音素境界検証尺度から、少なくとも一組の新たな特徴又は一組の音素境界特徴が導き出され、
　音素境界特徴の前記一組が、前記信頼性のある尺度を取得及び／又は生成するために、一組の特徴として使用されることを特徴とする請求項１記載の音声認識方法。
【請求項３】
　一組の信頼性のある尺度の特徴が、前記信頼性のある尺度を取得及び／又は生成するために、音声を認識する前記処理の間に、及び／又は前記認識結果から取得及び／又は導き出されることを特徴とする請求項１又は２記載の音声認識方法。
【請求項４】
　信頼性のある尺度の特徴の前記一組が、音響スコア関連特徴、特にフレーム、状態、音素、単語レベル、及び／又は同様なもの、特に音素期間及び／又は同様なものについて記述する時間的な特徴を含むように取得及び／又は生成されることを特徴とする請求項３記載の音声認識方法。
【請求項５】
　前記音素境界検証尺度及び／又は前記音素境界特徴を取得及び／又は生成するために、音素境界検証尺度関数が、取得及び／又は使用されることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項６】
　音素境界検証尺度関数が、取得及び／又は使用されて、音素境界の左右のコンテキストベクトル及び／又は左右のコンテキストの類似度及び／又は距離について記述し得ることを特徴とする請求項５記載の音声認識方法。
【請求項７】
　類似度関数が、前記音素境界検証尺度関数又はその一部分として使用され、音素境界の左右のコンテキスト及び／又は左右のコンテキストベクトルの類似度を測定することができることを特徴とする請求項５又は６記載の音声認識方法。
【請求項８】
　左右のコンテキストベクトルｘ及びｙの正規化された内積は、前記類似度関数ｓとして使用され、特に、
【数１】
2004133477.tif 000010
で定義され、ここで、ｘｔは、与えられた音素境界の転置された左のコンテキストベクトルｘを示し、ｙは、前記与えられた音素境界の右のコンテキストベクトルを示し、及び‖・‖は、前記左右のコンテキストベクトルｘ及びｙのベクトル空間上のノルム関数を示すことを特徴とする請求項７記載の音声認識方法。
【請求項９】
　距離尺度は、前記音素境界検証尺度関数又はその一部分として使用され、音素境界の左右のコンテキスト及び／又は左右のコンテキストベクトルの距離を測定することができることを特徴とする請求項５乃至８のいずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項１０】
　スペクトルのベクトルが、前記左及び／又は右のコンテキストベクトル、特にメル周波数ケプストラムベクトル又は同種のものとして使用されることを特徴とする請求項５乃至９のいずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項１１】
　音素境界が、与えられた認識結果内の与えられた最初の音素と前記認識結果内で直接続く第２番目の音素との間の境界又はその位置であると定義されることを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項１２】
　与えられた音素境界について、左のコンテキストベクトルを得るための左のコンテキストとして、最後の状態の全ての音声フレーム、特に、音素仮説のための隠れマルコフモデルのものが使用されることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項１３】
　与えられた音素境界について、右のコンテキストベクトルを得るための右のコンテキストとして、最初の状態の全ての音声フレーム、特に、隠れマルコフモデルのものが、音素仮説のために使用されることを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項１４】
　与えられた音素境界について、左のコンテキストベクトルを得るための左のコンテキストとして、最後から２番目の状態の全ての音声フレーム、特に、音素仮説のための隠れマルコフモデルのものが、使用されることを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項１５】
　与えられた音素境界について、右のコンテキストベクトルを得るための右のコンテキストとして、第２番目の状態の全ての音声フレーム、特に、隠れマルコフモデルのものが、音素仮説に使用されることを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項１６】
　与えられた音素境界について、左のコンテキストベクトルを得るための左のコンテキストとして、ｎ個全ての音声フレームｉ−ｎ，ｉ−ｎ＋１，・・・，ｉ（ここで、ｎ≦ｉ）が使用されることを特徴とする請求項１乃至１５のいずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項１７】
　与えられた音素境界について、右のコンテキストベクトルを得るための右のコンテキストとして、ｍ個全ての音声フレームｉ＋１，ｉ＋２，・・・，ｉ＋ｍが使用されることを特徴とする請求項１乃至１６のいずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項１８】
　与えられた音素境界で、音素境界検証尺度関数として、及び／又は音素境界検証尺度として、２つのスペクトルの左右のコンテキストベクトル間の類似度関数及び／又は距離尺度、例えば前記音素境界の左右のコンテキストを表す平均ベクトルが使用されることを特徴とする請求項１乃至１７のいずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項１９】
　前記音素境界検証尺度関数及び／又は前記音素境界検証尺度が、
【数２】
2004133477.tif 000011
で定義されることを特徴とする請求項１８記載の音声認識方法。
【請求項２０】
　前記２つのスペクトルの左右のコンテキストベクトル（ｘ，ｙ）が、それぞれ、前記与えられた音素境界（ｋ）の左右のコンテキストＸｌｓ（ｋ）、Ｘｒｓ（ｋ）、又は微係数Ｘ’ｌｓ（ｋ）、Ｘ’ｒｓ（ｋ）、特に、それぞれ、Ｘｌｓ（ｋ）−ｍｌ（ｋ）、Ｘｒｓ（ｋ）−ｍｒ（ｋ）、又はμｌ（ｋ）、μｒ（ｋ）のスペクトルのベクトル表現であると定義され、ここで、ｍｌ（ｋ）、ｍｒ（ｋ）は、それぞれ、左右のコンテキストＸｌｓ（ｋ）、Ｘｒｓ（ｋ）の平均スペクトルを示し、μｌ（ｋ）、μｒ（ｋ）は、それぞれの状態のガウス分布の平均を示すことを特徴とする請求項１９記載の音声認識方法。
【請求項２１】
　認識結果（ＲＲ）として得られた異なる仮説については、それぞれの音素境界検証尺度が取得及び／又は生成され、且つ、
前記のそれぞれの音素境界検証尺度が、特に、信頼性のある尺度の特徴を形成するために、組み合わせられることを特徴とする請求項１乃至２０のいずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項２２】
　認識結果中の音素境界検証尺度の平均値、及び／又は、
　認識結果中の音素境界検証尺度の最小値、及び／又は、
　認識結果中の音素境界検証尺度の最小値と最大値の間の差、及び／又は、
　認識結果内の音素境界検証尺度の標準偏差、及び／又は、
　認識結果内の音素境界検証尺度の係数変化で示される量の少なくとも１つが、認識結果の中の全ての音素境界の音素境界検証尺度の値を組み合わせるために、特に対応する仮説の新たな信頼性のある尺度の特徴を形成するために使用されることを特徴とする請求項２１記載の音声認識方法。
【請求項２３】
　請求項１乃至２２のいずれか１項記載の音声認識方法及び／又はそのステップのいずれか１つによって、音声を認識する方法を実行又は実現する音声認識システム。
【請求項２４】
　コンピュータ、デジタルシグナルプロセッサ、及び／又は同様なものの上で実行され、請求項１乃至２２のいずれか１項記載の音声認識方法及び／又はそのステップのいずれか１つによって、音声を認識する方法を方法を実行及び／又は実現するように適合されるコンピュータプログラム。
【請求項２５】
　請求項２４記載のコンピュータプログラムを有するコンピュータ読取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
　本発明は、音声認識方法、音声認識方法のためのコンピュータプログラム、及びそのコンピュータプログラムが記録された記憶媒体に関するものであり、より詳細には、認識結果に対する信頼性のある尺度の構築のために、音素境界検証（phone boundary verification）尺度が信頼性のある尺度の特徴として使用される音声認識方法、音声認識方法のためのコンピュータプログラム、及びそのコンピュータプログラムが記録された記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
　音声を認識する処理においては、話された言葉又はその部分が、認識処理で正確に認識されたとする信頼性に関する測定又は算出ができるいわゆる信頼性のある尺度を抽出することにより、得られた認識結果又はその部分が分類される。
【０００３】
　信頼性のある尺度を取得し生成するよく知られた従来のやり方における音声を認識する方法では、特に認識エラーが生じている場合に、時々一見正しくない音素境界を与えることについて気付いていないか、又はそれを考慮していない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
　本発明の目的は、より信頼性のあるやり方で認識結果を分類する信頼性のある尺度が与えられた音声認識方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
　この目的は、請求項１に記載の音声認識方法によって達成される。さらに、この目的は、請求項２３に記載の音声認識システム、及び請求項２４に記載のコンピュータプログラム製品によってそれぞれ達成される。
【０００６】
　即ち、本発明による音声認識方法では、少なくとも１人の話し手からの音声入力が受信される。音声を認識する処理は、前記音声入力について少なくとも１つの認識結果又は認識仮説を得るように、前記音声入力について実行される。信頼性のある尺度は、前記音声入力について、前記認識結果又は認識仮説の信頼度及び／又はその部分については記述的である、前記少なくとも１つの認識結果又は認識仮説若しくはその部分について、前記音声入力及び／又はその部分から、取得及び／又は生成される。さらに、少なくとも１つの部分語単位境界検証尺度（sub-word unit boundary verification measure）、特に、少なくとも１つの音素境界検証尺度は、前記音声入力から取得及び／又は生成されるが、前記部分語単位境界検証尺度は、部分語単位又は同種のものの境界について、及び／又は部分語単位セグメンテーションについて記述的であり、特に、前記音素境界検証尺度は、音素又は同種のものの境界について、前記音声入力の音素セグメンテーションの中で及び／又はそれについて、及び／又はその信頼度について記述的である。前記信頼性のある尺度を取得及び／又は生成する処理は、少なくとも部分的に採用するか、又は部分的に前記部分語単位境界検証尺度、特に前記音素境界検証尺度に基づいている。
【０００７】
　したがって、認識結果又は認識仮説の信頼度について記述するために必要な信頼性のある尺度を取得及び／又は生成する処理に於いて、音素境界検証尺度を提供し、これらの音素境界検証尺度を使用することは、本発明の基本的な側面である。
【０００８】
　本発明の好ましい実施例によれば、少なくとも一組の新たな特徴は、前記音素境界検証尺度から取り出される。特に、これらの新たな特徴は、いわゆる音素境界特徴と呼ばれる。さらに、音素境界特徴の組み合わせは、前記信頼性のある尺度を取得及び／又は生成するための一組の特徴として使用される。
【０００９】
　本発明の他の好適な実施例によれば、信頼性のある尺度の一組の特徴は、音声を認識する前記の処理の間に、及び／又は前記に得られた認識結果から取得及び／又は引き出される。特に、これは、前記の信頼性のある尺度を取得及び／又は生成するために実行される。
【００１０】
　もし、信頼性のある尺度の特徴の組み合わせが、音響スコア関連の特徴、特に、フレーム、状態、音素、単語レベル等の特徴を含むように取得及び／又は生成される場合にあっては特別の利点がある。それらに追加して、又はそれらの代わりとして、特に、音素期間及び／又は同様なものを記述するような時間的な特徴が含まれてもよい。
【００１１】
　本発明の他の実施例によれば、前記音素境界検証尺度及び／又は前記音素境界特徴を取得及び／又は生成するために、音素境界検証尺度関数が取得及び／又は使用される。
【００１２】
　本発明の他の実施例によれば、音素境界の左右のコンテキストベクトル及び／又は左右のコンテキストの類似度及び／又は距離について記述することができるように、音素境界検証尺度関数が取得及び／又は使用される。
【００１３】
　例えば、類似度関数は、前記音素境界検証尺度関数又はその一部分として使用することができる。特に、前記類似度関数は、音素境界における左右のコンテキストベクトルｘ及びｙ及び／又は左右のコンテキストの類似度ｓ（ｘ，ｙ）を測定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
　以下、本発明に係る音声認識方法、音声認識システム及びコンピュータプログラムの実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００１５】
　本発明に係る音声認識方法における具体的な実施の形態では、左右のコンテキストベクトルｘ及びｙの正規化された内積は、前記類似度関数として使用してもよい。そのような正規化された内積は、以下の式で定義することができる。
【００１６】
【数１】
2004133477.tif 000003
【００１７】
　この数式において、ｘｔは、与えられた音素境界の転置された左のコンテキストベクトルｘを示し、ｙは、前記与えられた音素境界の右のコンテキストベクトルを示す。さらに‖・‖は、前記左右のコンテキストベクトルｘ及びｙのベクトル空間上のノルム関数を示す。
【００１８】
　本発明の更に他の実施例によれば、距離尺度ｄ又は距離尺度関数ｄは、前記音素境界検証尺度関数又はその一部分として使用することができる。この距離尺度ｄは、与えられた音素境界の左右のコンテキストベクトルｘ及びｙ及び／又は左右のコンテキストの距離ｄ（ｘ，ｙ）を測定することができる。
【００１９】
　本発明によれば、スペクトルのベクトルは、前記左及び／又は右のコンテキストベクトルｘ及びｙとして使用することができ、特に、これらのコンテキストベクトルｘ及びｙは、メル周波数ケプストラムベクトル（melfrequency cepstral vector）又は同種のものであってもよい。
【００２０】
　音素境界ｋが、与えられた認識結果内の与えられた最初の音素ｋと前記認識結果内で直接続く音素ｋ＋１との間の境界及び／又はその位置であると定義することは一層の利点である。
【００２１】
　本発明は、主に、与えられた音素境界について、左右のコンテキストに関する評価スキームに基づく。したがって、左右のコンテキストの構築及び与えられた音素境界について左右のコンテキストベクトルを構築する異なる可能性が存在する。
【００２２】
　本発明の１つの可能な他の実施例によれば、与えられた音素境界ｋについて、左のコンテキストベクトルｘを得るための左のコンテキストとして、与えられた音素仮説（phone hypothesis）ｋについて、最後の状態の全ての音声フレーム、特に隠れマルコフモデルＨＭＭのものを使用及び／又は包含するようになっている。
【００２３】
　それらに追加及び／又はそれらの代わりとしては、与えられた音素境界ｋについて、右のコンテキストベクトルｙを得るための右のコンテキストとして、与えられた音素仮説ｋ＋１について、最初の状態の全ての音声フレーム、特に、隠れマルコフモデルＨＭＭのものが使用される。
【００２４】
　さらに、追加又は代わりとして、与えられた音素境界ｋについて、左のコンテキストベクトルｘを得るための左のコンテキストとして、与えられた音素仮説ｋについて、最後から２番目の状態の全ての音声フレーム、特に、隠れマルコフモデルＨＭＭのものが使用される。
【００２５】
　さらに、追加及び／又は代わりとして、与えられた音素境界ｋについて、右のコンテキストベクトルｘを得るための右のコンテキストとして、音素仮説ｋ＋１について、２番目の状態の全ての音声フレーム、特に隠れマルコフモデルＨＭＭのものが使用される。
【００２６】
　また、別の実施例又は追加の実施例として、与えられた音素境界ｋについて、左のコンテキストベクトルｘを得るための左のコンテキストとして、ｎ個全ての音声フレームｉ−ｎ，ｉ−ｎ＋１，・・・，ｉ（ｎ≦ｉ）が使用される。
【００２７】
　さらには、与えられた音素境界ｋ＋１について、右のコンテキストベクトルｙを得るための右のコンテキストとして、ｍ個全ての音声フレームｉ＋１，ｉ＋２，・・・，ｉ＋ｍが使用される。
【００２８】
　本発明音声認識方法の他の好適な実施の形態によれば、与えられた音素境界ｋにおいて、音素境界検証尺度関数ＰＢとして及び／又は音素境界検証尺度ＰＢＶＭとして、２つのスペクトルの左右のコンテキストベクトルｘとｙの間の類似度関数ｓ又は距離尺度ｄがそれぞれ使用される。これは、例えば前記与えられた音素境界ｋの左右のコンテキストを表す平均ベクトルを用いて行うことができる。
【００２９】
　特に、前記音素境界検証尺度関数ＰＢ及び／又は前記音素境界検証尺度ＰＢＶＭを、それぞれ（順に従って）次式のいずれかで定義することができる。
【００３０】
【数２】
2004133477.tif 000004
【００３１】
　前記の左右のコンテキストベクトルｘ及びｙを選ぶには、それぞれに幾つかの可能性がある。これらの左右のコンテキストベクトルｘ及びｙは、与えられた音素境界ｋについて、左右のコンテキストＸｌｓ（ｋ）及びＸｒｓ（ｋ）のスペクトルのベクトル表現として、それぞれ定義することができる。さらに、この微係数Ｘ’ｌｓ（ｋ）及びＸ’ｒｓ（ｋ）は選択することができるが、特に、それぞれＸｌｓ（ｋ）−ｍｌ（ｋ），Ｘｒｓ（ｋ）−ｍｒ（ｋ）又はμｌ（ｋ），μｒ（ｋ）はそうである。ここで、ｍｌ（ｋ），ｍｒ（ｋ）は、左右のコンテキストの平均スペクトルを示し、μｌ（ｋ），μｒ（ｋ）は、それぞれの状態のガウス分布の平均を示す。
【００３２】
　それぞれの音素境界検証尺度ＰＢＶＭを、認識結果として得られた異なる仮説について、取得及び／又は生成し、前記各種の音素境界検証尺度ＰＢＶＭのそれぞれをお互いに組み合わせて、特に信頼性のある尺度の特徴を形成することは、さらに特別な利点である。
【００３３】
　異なる認識仮説から生じる様々な音素境界検証尺度を組み合わせる様々な方法がある。例えば、次の量は、対応する認識結果又は認識仮説について、新たな信頼性のある尺度の特徴を形成するレコグナイザ単語仮説中の全ての音素境界の音素境界検証尺度ＰＢＶＭの値を組み合わせるために使用することができる:
認識結果（ＲＲ）中の音素境界検証尺度の平均値、及び／又は
認識結果（ＲＲ）中の音素境界検証尺度の最小値、及び／又は
認識結果（ＲＲ）中の音素境界検証尺度の最小値と最大値の間の差、及び／又は
認識結果（ＲＲ）内の音素境界検証尺度の標準偏差、及び／又は
認識結果（ＲＲ）内の音素境界検証尺度の係数変化。
【００３４】
　本発明の他の側面は、それぞれ、発明である音声認識方法及び／又はそのステップを実施及び／又は実現する、音声を認識するためのシステム、装置、機器及び／又は同様なものを提供することである。
【００３５】
　さらに、本発明の他の側面は、コンピュータ、デジタルシグナルプロセッサ、及び／又は同様なものの上で実行される場合に、本発明方法又は音声認識又はそのステップを実行及び／又は実現するために適応されるコンピュータプログラム手段を含む、コンピュータプログラムを提供することである。
【００３６】
　上述の本発明のさらなる側面は、以下の点を考慮するとより明確となる。信頼性のある尺度（ＣＭ）は信頼度の尺度を提供し、それに従い、話し言葉（spoken word）又は発声発言（utterance）が自動音声レコグナイザによって認識される。しかしながら、従来の信頼性のある尺度ＣＭにあっては、認識エラーが生じる場合に、音声レコグナイザが時々信じ難い音素境界を与えるという事実を通常は考慮に入れていない。レコグナイザ出力仮説の音素境界が実際の音素境界に確かに一致する、信頼度の尺度を提供する音素境界検証尺度（ＰＢＶＭ）が提案されている。したがって、一組の新たな特徴は、信頼性のある尺度用の音素境界検証尺度ＰＢＶＭから導出される。
【００３７】
　距離尺度及び類似度尺度は、技術文献、特にパターン認識の分野で周知である。類似度尺度は、スペクトルの変動関数を導き出すために使用されてきた。スペクトルの変動関数は、音素認識、自動音声セグメンテーション及び音素ラベル付けに主として使用されてきた。音素整列（phoneme alignment）は、音声認識での標準アルゴリズムである。信頼性のある尺度も周知である。しかしながら、音素境界尺度は信頼性のある尺度用には適用されていない。
【００３８】
　信頼性のある尺度は、例えばツーパス方式内で開発され使用されている、つまり、一組の特徴は、認識処理の間にレコグナイザ出力仮説から抽出される。その後、これらの特徴は信頼性のある尺度スコアを与えるために、ニューラルネットワークのようなクラシファイヤ及び線形のクラシファイヤによって組み合わせられる。これらの特徴には、フレーム、状態、音素及び単語レベルからの音響スコア関連の特徴、及びあらかじめ推定された分布からの音素期間の偏差を測定する時間的な特徴も含まれる。
【００３９】
　分離された単語及び大きな連続的な音声レコグナイザの両方のための信頼性のある尺度は、成功裡に実施されてきた。現在の通常の信頼性のある尺度は、レコグナイザ出力仮説上に、１００%の正確な分類確率を与えることができない。音響スコア関連の特徴に追加する特徴及び時間的な特徴を検討する必要がある。たとえ、レコグナイザ仮説中に明白な音素誤整列があっても、現在の通常の信頼性のある尺度は認識誤りを分類することができない。
【００４０】
　対照的に、本発明は、そのような音素境界不一致を明示的に測定する新たな信頼性のある尺度の特徴を提案する。本発明では、音素境界検証尺度（ＰＢＶＭ）関数が提案されている。ＰＢＶＭは類似度及び／又は音素境界の左右のコンテキストを表す２つのベクトルの間の距離を測定する。これによって、音素境界不一致がレコグナイザ出力仮説で生じたかどうか判断するための定量的尺度を提供する。その後、そのような尺度は、各レコグナイザ単語仮説の新たな信頼性のある尺度の特徴を導き出すために使用される。
【００４１】
　ＰＢＶＭでは、例えば、２つのスペクトルのベクトルｘ及びｙ、例えばメル周波数ケプストラムベクトルの間の類似度及び／又は距離を測定するために、類似度関数及び／又は距離尺度ｓ（ｘ，ｙ）を使用することが、先ず提案されている。例えば、２つのベクトルｘ及びｙの正規化された内積、つまりベクトル間の角度は、２つのベクトル間の類似度の尺度を提供する。
【００４２】
【数３】
2004133477.tif 000005
【００４３】
　次に、音素境界ｋは、音声レコグナイザ単語仮説で、音素ｋ及び音素ｋ＋１の間の境界として定義される。そして、音素境界ｋの左右のコンテキストが定義される。３つの可能なコンテキスト表現が、次の例で与えられる。
図３で示すように、左のコンテキストは、音素仮説ｋの最後の隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）状態の全ての音声フレームから成り、右のコンテキストは、音素仮説ｋ＋１の最初のＨＭＭ状態で、それらのフレームを含んでいる、及び／又は、
図４で示すように、左のコンテキストは、音素仮説ｋの最後から２番目の隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）状態の全ての音声フレームから成り、右のコンテキストは、音素仮説ｋ＋１の２番目のＨＭＭ状態のこれらのフレームを含んでいる、及び／又は
図５で示すように、左のコンテキストは、フレーム［ｉ−ｎ，ｉ−ｎ＋１，・・・，ｉ］を含み、右のコンテキストは、フレーム［ｉ＋ｌ，ｉ＋２，ｉ＋ｍ］を含んでいる。
【００４４】
　そして、音素境界ｋの音素境界検証関数ＰＢＶＭ（ｋ）は、例えば音素境界ｋの左右のコンテキストを表す２つのスペクトルのベクトル（例えば平均ベクトル）間の類似度関数及び／又は距離尺度の関数として定義される。
【００４５】
【数４】
2004133477.tif 000006
【００４６】
【数５】
2004133477.tif 000007
【００４７】
【数６】
2004133477.tif 000008
【００４８】
　ここで、Ｘｌｓ（ｋ）及びＸｒｓ（ｋ）は、音素境界ｋの左右のコンテキストのスペクトルのベクトル表現であり、ｍｌ（ｋ）及びｍｒ（ｋ）は、左右のコンテキストＸｌｓ（ｋ）及びＸｒｓ（ｋ）の両方の平均スペクトルである。ガウス密度がＨＭＭ状態をモデル化するために使用される場合、例えば図３及び図４で記述されたＨＭＭ状態のガウス平均によって、左右のコンテキストも表すことができる。
【００４９】
【数７】
2004133477.tif 000009
【００５０】
　ここで、μｌ（ｋ）及びμｒ（ｋ）は、左右のコンテキストＸｌｓ（ｋ）及びＸｒｓ（ｋ）を表す状態のガウス平均である。
【００５１】
　方程式（２ａ）及び（２ｂ）で挙げられた例では、ＰＢＶＭ（ｋ）は０と１の間の連続関数である。値ＰＢＶＭ（ｋ）=０は、左右のコンテキストの平均スペクトルベクトルが互いに同一であるという極端な場合に相当する。これは、音素境界仮説が実際の音素境界ではなく、したがって、認識エラーが生じ得るということを示している。他方では、値ＰＢＶＭ（ｋ）=１は、２つの平均スペクトルベクトルが反対方向に向けられている、つまり、これらは、お互いに全く異なるという別の極端な場合を示している。これは、音素境界ｋが、確かに音声信号中の正確な音素境界であり得ることを示している。したがって、ＰＢＶＭ（ｋ）は、音素境界ｋが実際の音素境界である尤度の尺度を提供する。
【００５２】
　それぞれの単語仮説が、異なる数の音素を持ち得るので、信頼性のある尺度の特徴を形成するために、ＰＢＶＭ（ｋ）を全て組み合わせて１つの単語にすることがさらに提案されている。例えば、次の量は対応する単語仮説について、新たなＣＭ特徴を形成するために、レコグナイザ単語仮説に、全ての音素境界の音素境界検証尺度の値を組み合わせるために使用することができる。
単語仮説中の音素境界検証尺度の平均値、及び／又は
単語仮説中の音素境界検証尺度の最小値、及び／又は
単語仮説中の音素境界検証尺度の最大値と最小値間の差、及び／又は
単語仮説内の音素境界検証尺度の標準偏差、及び／又は
単語仮説内の音素境界検証尺度の変動係数。
【００５３】
　上記のＣＭ特徴の各々は、信頼度スコアとして直接に使用することができる。又は、これらは、信頼度スコアを算出するために、クラシファイヤによって他の特徴と結合することができる。図４は、音声レコグナイザについて、ＣＭの中でＰＢＶＭをどのように使用することができるかの例を示す。
【００５４】
　さらに、スペクトルのベクトルを使用する代わりに、上述と同様の方法で、時間領域信号は、音素仮説境界ｋの左右のコンテキストを表すために、したがって音素境界検証尺度を導き出すために、使用することができる。さらに、本発明は、音素境界検証を主として目標とするが、上記概念は、状態境界、単語境界などのような他の部分語単位境界検証に適用することができる。
【００５５】
　次の点から、本発明の幾つかの側面が、より詳細に解明される。即ち、信頼性のある尺度の概念は、単語レベル又は発声レベルの双方に適用することができる。例えば、１つの音声発声は、１つの受信音声入力と等価であってもよい。１つの受信音声入力又は音声発声については、音声認識処理が、前記音声発声又は受信音声入力のために実行されるので、少なくとも１つの認識結果が得られ、且つ、各認識結果は、少なくとも１つの単語仮説を含んでいる。例えば、「The weather today is nice」に対応する音声入力ｘｘｘｘが与えられると、レコグナイザは２つの認識結果を生成する。例えば、
１．「The weather yesterday is nice.」
及び
２．「The weather today is nice.」
　信頼性のある尺度が、上記の認識結果中の各単語仮説の単語レベルに適用される場合、信頼度スコアは単語レベルで次の値を持って生成される:
The　　　　 weather　　　 yesterday　　 is　　　　　nice
０．９　　　０．８６　　　０．１３　　　０．８　　　０．９５
　信頼度スコア及び与えられた閾値に基づいて、信頼できるか又は信頼性が低いものとして、認識結果中の単語仮説は判断される。例えば、信頼性のある尺度を備えた音声認識を使用するアプリケーションで、０．５が閾値として使用される場合、その後、単語仮説「yesterday」は、信頼性が低いと見なされるので、拒絶等がなされ、他の言葉は受理される。
【００５６】
　信頼性のある尺度が、発声レベルに適用される場合、次に信頼度スコアが、その全体中の発声について生成される。例えば、
The weather yesterday is nice　→　信頼度スコア。
【００５７】
　信頼度スコアが与えられた閾値より高い場合、全体の発声は信頼できるものと見なされ受理される。そうでなければ、信頼性が低いものと見なされ拒絶される。
【００５８】
　発声レベル信頼度スコアを生成するアプローチは、少なくとも２つがある。
１．　全体の発声から生成したいくつかの信頼性のある尺度の特徴から直接に、発声信頼度スコアの生成。
２．　発声信頼度スコアを算出する単語信頼度スコアの次のコンビネーション及び発声中の各単語仮説について、信頼度スコアの生成。
【００５９】
　本提案による発明は、単語レベル信頼度スコアを生成する信頼性のある尺度の特徴を形成する音素境界検証尺度の使用を目標にすることができる。
【００６０】
　しかしながら、上述のアプローチ１を使用して、発声レベルについての信頼性のある尺度をカバーする信頼性のある尺度の概念を拡張することは、本発明の範囲内である。アプローチ１によれば、音声発声の中の全ての音素境界について音素境界検証尺度を使用し、全体又は全部の音声発声について信頼度スコアを算出する信頼性のある尺度の特徴を直接に生成することは可能である。アプローチ２によれば、信頼度スコアは、単語の音素境界検証尺度関連特徴の使用により、各単語仮説について生成され、そして、発声信頼度スコアを形成するために単語信頼度スコアを組み合わせる。
【００６１】
　さらに、最終の認識結果を決定するために、発声レベル信頼度スコアを使用することも可能である。例えば、音声レコグナイザが、次の複数の認識結果を与えると仮定する。
１．「The weather yesterday is nice.」（発声信頼度スコア＝０．７５）
及び
２．「The weather today is nice.」（発声信頼度スコア＝０．８２）。
その後、より高い信頼度スコアを有する認識結果は、アプリケーションで最終の認識結果として選択される。
【００６２】
　以下に、本発明のさらなる利点及び側面が、添付図を参照して記述される。図１は、本発明音声認識方法の好適な実施形態について説明する概略ブロック図である。図２は、本発明音声認識方法の他の好適な実施形態について説明する概略ブロック図である。図３〜５は、与えられた音素境界ｋについて、左右のコンテキストを定義する３つの異なる可能性を例示している。
【００６３】
　本発明音声認識方法の第１の例は、図１の概略ブロック図によって示される。第１のステップＳ０では、本方法は、開始及び／又は初期化される。ステップＳ１では、音声入力ＳＩが受信される。次のステップＳ２では、前記音声入力ＳＩを認識する処理が、ステップＳ２内で実行され、認識結果ＲＲとして１つ又は複数の仮説に帰着する。セクションＳ３のステップＳ３−１、Ｓ３−２ａ及びＳ３−２ｂは、逐次又は並列で行うことができる。第１のステップＳ３−１で、信頼性のある尺度の特徴ＣＭＦは、認識結果ＲＲから、及び／又は前記音声入力ＳＩを認識する処理の間に抽出される。ステップＳ３−２ａでは、音素境界検証尺度ＰＢＶＭは、前記の認識された音声入力ＳＩに関して、及びステップＳ２の前記認識結果ＲＲに関して生成され評価される。前記音素境界検証尺度から、音素境界特徴ＰＢＦは、ステップＳ３−２ｂで、構築及び／又は抽出される。生成された音素境界検証尺度ＰＢＶＭ及び／又は抽出された音素境界特徴ＰＢＦは、信頼性のある尺度ＣＭを生成するステップＳ３−１ｂに供給される。前記信頼性のある尺度及び／又は前記音素境界検証尺度ＰＢＶＭに基づいて得られた認識結果ＲＲは、評価及び／又は分類される。図１の実施形態は、終了するか、又はステップＳ５の終了／戻りルーチンに至る。
【００６４】
　図２の概略ブロック図は、本発明音声認識方法の他の好適な実施形態を例示する。ステップＴ１では、音声入力ＳＩが受信される。ステップＴ２では、スペクトルの特徴は、与えられた音声入力ＳＩから抽出される。認識結果ＲＲに導く隠れマルコフモデルＴ４を考慮に入れて、前記のスペクトルの特徴に基づいて、音声レコグナイザがステップＴ３の音声入力ＳＩに適用される。認識結果ＲＲに基づいて、音素整列（phoneme alignment）が、ステップＴ５中で抽出される。ステップＴ２のスペクトルの特徴及びステップＴ５の音素整列に基づいて、音素境界検証尺度ＰＢＶＭは、ステップＴ６で構築され評価される。ステップＴ７で、ステップＴ２のスペクトルの特徴、ステップＴ５の音素整列情報、及びステップＴ７の音素境界検証尺度に基づいて、前記信頼性のある尺度ＣＭが、構築され評価されるが、これには、認識結果ＲＲを分類するために、信頼度スコアを構築し評価するステップＴ８が続く。
【００６５】
　既に上に示したように、図３乃至５は、左右のコンテキストの定義に関して異なる状況を説明している。
【００６６】
　本発明の他の側面によれば、本発明コンピュータプログラムを含むコンピュータ読取り可能な記憶媒体が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明音声認識方法の好適な実施形態について説明する概略ブロック図である。
【図２】本発明音声認識方法の他の好適な実施形態について説明する概略ブロック図である。
【図３】与えられた音素境界ｋについて、左右のコンテキストを定義する、１つの可能性を例示するグラフである。
【図４】与えられた音素境界ｋについて、左右のコンテキストを定義する、１つの可能性を例示するグラフである。
【図５】与えられた音素境界ｋについて、左右のコンテキストを定義する、１つの可能性を例示するグラフである。
【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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