(57)【要約】【課題】目的地を音声によって入力する際、すべての地点を認識対象とし、かつ、少ない演算量で確実な認識結果を得る。【解決手段】話者の発話した地点に対して音声認識を行って、認識候補としての複数の地点を出力する音声認識手段１と、現在位置を測定する現在位置測定手段２と、現在位置と音声認識手段１から出力された認識候補としての複数の地点との間の距離を計算する距離計算手段３と、この認識候補としての複数の地点それぞれについて計算された距離を当該距離に応じた重み係数にそれぞれ変換して、その重み係数を前記認識候補としての複数の地点に対する認識の確からしさを表す尤度にそれぞれ反映させることで、前記認識候補としての複数の地点の中のある地点を前記話者の発話した地点に対する認識結果として決定する認識結果決定手段４とを有する。【選択図】　　　　　図１
2004117063.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声によって目的地の入力が可能なナビゲーション装置であって、
話者の発話した目的地に対して音声認識を行って、認識候補としての複数の地点を出力する音声認識手段と、
現在位置と前記認識候補としての複数の地点との間の距離をそれぞれの地点ごとに計算する距離計算手段と、
この距離計算手段で計算された前記認識候補としての複数の地点ごとの距離を、前記認識候補としての複数の地点に対する認識の確からしさを表す値にそれぞれ反映させることで、前記認識候補としての複数の地点の中のある地点を前記話者の発話した目的地に対する認識結果として出力する認識結果決定手段と、
を有することを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項２】
前記距離計算手段で計算された前記認識候補としての複数の地点ごとの距離を、認識候補としての複数の地点に対する認識の確からしさを表す値にそれぞれ反映させる際、距離の長さに応じた重み係数を取得可能な距離と重み係数の関係を表すデータを用いて、前記認識候補としての複数の地点ごとの距離をその距離の長さに応じた重み係数に変換して、その重み係数を前記認識候補としての複数の地点に対する認識の確からしさを表す値にそれぞれ反映させることを特徴とする請求項１記載のナビゲーション装置。
【請求項３】
前記距離と重み係数の関係は、ユーザ対応に任意に設定可能とすることを特徴とする請求項２記載のナビゲーション装置。
【請求項４】
前記現在位置と認識候補としての複数の地点との間の距離は、現在位置と前記認識候補としての複数の地点との間の直線距離または現在位置から前記認識候補としての複数の地点に至る経路距離であることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載のナビゲーション装置。
【請求項５】
音声によって目的地の入力が可能なナビゲーション装置であって、
話者の発話した目的地に対して音声認識を行って、認識候補としての複数の地点を出力する音声認識手段と、
現在位置から前記認識候補としての複数の地点への移動に要する時間を所要時間としてそれぞれの地点ごとに計算する所要時間計算手段と、
この所要時間計算手段で計算された前記認識候補としての複数の地点ごとの所要時間を、前記認識候補としての複数の地点に対する認識の確からしさを表す値にそれぞれ反映させることで、前記認識候補としての複数の地点の中のある地点を前記話者の発話した目的地に対する認識結果として出力する認識結果決定手段と、
を有することを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項６】
前記所要時間計算手段で計算された前記認識候補としての複数の地点ごとの所要時間を、前記認識候補としての複数の地点に対する認識の確からしさを表す値にそれぞれ反映させる際、所要時間の長さに応じた重み係数を取得可能な所要時間と重み係数の関係を表すデータを用いて、前記認識候補としての複数の地点ごとの所要時間をその所要時間の長さに応じた重み係数に変換して、その重み係数を前記認識候補としての複数の地点に対する認識の確からしさを表す値にそれぞれ反映させることを特徴とする請求項５記載のナビゲーション装置。
【請求項７】
前記所要時間と重み係数の関係は、ユーザ対応に任意に設定可能とすることを特徴とする請求項６記載のナビゲーション装置。
【請求項８】
音声によって目的地の入力が可能なナビゲーション装置であって、
話者の発話した目的地に対して音声認識を行って、認識候補としての複数の地点を出力する音声認識手段と、
現在位置と前記認識候補としての複数の地点との間の距離をそれぞれの地点ごとに計算する距離計算手段と、
現在位置から前記認識候補としての複数の地点への移動に要する時間を所要時間としてそれぞれの地点ごとに計算する所要時間計算手段と、
これら距離計算手段で計算された前記認識候補としての複数の地点ごとの距離および所要時間計算手段で計算された前記認識候補としての複数の地点ごとの所要時間を、前記認識候補としての複数の目的地に対する認識の確からしさを表す値にそれぞれ反映させることで、前記認識候補としての複数の地点の中のある地点を前記話者の発話した目的地に対する認識結果として出力する認識結果決定手段と、
を有することを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項９】
前記距離計算手段で計算された前記認識候補としての複数の地点ごとの距離および所要時間計算手段で計算された前記認識候補としての複数の地点ごとの所要時間を、前記認識候補としての複数の目的地に対する認識の確からしさを表す値にそれぞれ反映させる際、距離の長さに応じた重み係数を取得可能な距離と重み係数の関係を表すデータを用いて、前記認識候補としての複数の地点ごとの距離をその距離の長さに応じた重み係数に変換するとともに、所要時間の長さに応じた重み係数を取得可能な所要時間と重み係数の関係を表すデータを用いて、前記認識候補としての複数の地点ごとの所要時間をその所要時間の長さに応じた重み係数に変換して、これらの重み係数を前記認識候補としての複数の地点に対する認識の確からしさを表す値にそれぞれ反映させることを特徴とする請求項８記載のナビゲーション装置。
【請求項１０】
前記距離計算手段で計算された前記認識候補としての複数の地点ごとの距離および所要時間計算手段で計算された前記認識候補としての複数の地点ごとの所要時間を、前記認識候補としての複数の目的地に対する認識の確からしさを表す値にそれぞれ反映させる際、距離と所要時間の長さに応じてある１つの重み係数を取得可能な距離・所要時間と重み係数の関係を表すデータを用いて、前記認識候補としての複数の地点ごとの距離と前記認識候補としての複数の地点ごとの所要時間を、その距離と所要時間の長さに応じた１つの重み係数に変換して、この重み係数を前記認識候補としての複数の地点に対する認識の確からしさを表す値にそれぞれ反映させることを特徴とする請求項８記載のナビゲーション装置。
【請求項１１】
前記距離と重み係数の関係、所要時間と重み係数の関係、距離・所要時間と重み係数の関係は、ユーザ対応に任意に設定可能とすることを特徴とする請求項９または１０記載のナビゲーション装置。
【請求項１２】
前記現在位置と前記認識候補としての複数の地点との間の距離は、現在位置と前記認識候補としての複数の地点との間の直線距離または現在位置から前記認識候補としての複数の地点に至る経路距離であることを特徴とする請求項８から１１のいずれかに記載のナビゲーション装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声によって入力された目的地を認識して設定可能なナビゲーション装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
目的地を入力すると、その目的地までの経路を探索して表示するナビゲーション装置が普及しつつあり、特に、車載用のナビゲーション装置は急速に普及してきている。
【０００３】
一般に、この種の車載用のナビゲーション装置においては、キーボードなどによる入力が物理的に難しく、音声認識を用い、音声によって目的地の指示など各種指示を可能とするものが実用化されている。
【０００４】
最近、プロセッサの能力が向上し、音声認識の処理時間は短縮される傾向にあるが、特に自動車などの車内では様々なノイズの影響を受け易く認識性能にはまだ問題点が多い。また、ナビゲーション装置の場合は、目的地の入力を音声で行うことになるが、地点は認識対象数そのものも膨大な数であるとともに、類似した地点、つまり、誤認識し易い地点も多いので、ユーザの発話した地点が即座に正しく認識されにくいという問題がある。
【０００５】
このことを解決するために、認識対象地点と現在位置の地点の情報を用いて、認識対象となる地点をある範囲内に限定して、その範囲内に存在する地点のみに対して音声認識を行う技術がある。これは、ナビゲーション装置では、多くのユーザはいきなり遠距離の地点を指定することは稀で、近距離地点を指定する傾向が多いことを利用したものである。
【０００６】
このように、認識対象となる地点を現在位置からの距離を用いて限定することで、認識率を高めようとする技術の一例として特開平１１−１３２７８３号公報に記載された技術（以下、従来技術という）があり、この従来技術によれば、認識対象となる地点が絞り込まれるので、認識処理時間の短縮が図れるとともに、認識率も向上する。
【０００７】
【特許文献１】
特開平１１−１３２７８３号公報
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、この従来技術では、音声認識前に地点数を制限してしまうために、目的とする地点がその範囲から外れていると、その目的地が始めから認識対象外となってしまい、目的地入力を効率よく行えないという問題がある。また、自動車の場合、現在位置は刻々と変化するので、音声認識の前処理としての認識対象範囲設定を行うために、その都度、現在位置と全ての地点との距離を計算し、どこまでを認識対象範囲とするかを決定する処理が必要となり、たとえ、プロセッサが高性能であってもその演算負荷は大きく、また、処理の効率化の面からも現実的ではない。
【０００９】
そこで本発明は、音声認識対象となる地点の範囲を限定せず、すべての地点を認識対象とすることで、目的地が認識対象から外れることがなく、しかも高い認識率を得ることができるナビゲーション装置を提供することを可能とすることを目的としている。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上述した目的を達成するために、本発明のナビゲーション装置は、音声によって目的地の入力が可能なナビゲーション装置であって、話者の発話した目的地に対して音声認識を行って、認識候補としての複数の地点を出力する音声認識手段と、現在位置と前記認識候補としての複数の地点との間の距離をそれぞれの地点ごとに計算する距離計算手段と、この距離計算手段で計算された前記認識候補としての複数の地点ごとの距離を、前記認識候補としての複数の地点に対する認識の確からしさを表す値にそれぞれ反映させることで、前記認識候補としての複数の地点の中のある地点を前記話者の発話した目的地に対する認識結果として出力する認識結果決定手段とを有している。
【００１１】
このようなナビゲーション装置において、前記距離計算手段で計算された前記認識候補としての複数の地点ごとの距離を、認識候補としての複数の地点に対する認識の確からしさを表す値にそれぞれ反映させる際、距離の長さに応じた重み係数を取得可能な距離と重み係数の関係を表すデータを用いて、前記認識候補としての複数の地点ごとの距離をその距離の長さに応じた重み係数に変換して、その重み係数を前記認識候補としての複数の地点に対する認識の確からしさを表す値にそれぞれ反映させるようにしている。
【００１２】
そして、前記距離と重み係数の関係は、ユーザ対応に任意に設定可能とすることが望ましい。
【００１３】
また、前記現在位置と認識候補としての複数の地点との間の距離は、現在位置と前記認識候補としての複数の地点との間の直線距離または現在位置から前記認識候補としての複数の地点に至る経路距離としてもよい。
【００１４】
また、本発明のナビゲーション装置は、音声によって目的地の入力が可能なナビゲーション装置であって、話者の発話した目的地に対して音声認識を行って、認識候補としての複数の地点を出力する音声認識手段と、現在位置から前記認識候補としての複数の地点への移動に要する時間を所要時間としてそれぞれの地点ごとに計算する所要時間計算手段と、この所要時間計算手段で計算された前記認識候補としての複数の地点ごとの所要時間を、前記認識候補としての複数の地点に対する認識の確からしさを表す値にそれぞれ反映させることで、前記認識候補としての複数の地点の中のある地点を前記話者の発話した目的地に対する認識結果として出力する認識結果決定手段とを有するものであってもよい。
【００１５】
このようなナビゲーション装置において、前記所要時間計算手段で計算された前記認識候補としての複数の地点ごとの所要時間を、前記認識候補としての複数の地点に対する認識の確からしさを表す値にそれぞれ反映させる際、所要時間の長さに応じた重み係数を取得可能な所要時間と重み係数の関係を表すデータを用いて、前記認識候補としての複数の地点ごとの所要時間をその所要時間の長さに応じた重み係数に変換して、その重み係数を前記認識候補としての複数の地点に対する認識の確からしさを表す値にそれぞれ反映させるようにしている。
【００１６】
そして、前記所要時間と重み係数の関係は、ユーザ対応に任意に設定可能とすることが望ましい。
【００１７】
また、本発明のナビゲーション装置は、音声によって目的地の入力が可能なナビゲーション装置であって、話者の発話した目的地に対して音声認識を行って、認識候補としての複数の地点を出力する音声認識手段と、現在位置と前記認識候補としての複数の地点との間の距離をそれぞれの地点ごとに計算する距離計算手段と、現在位置から前記認識候補としての複数の地点への移動に要する時間を所要時間としてそれぞれの地点ごとに計算する所要時間計算手段と、これら距離計算手段で計算された前記認識候補としての複数の地点ごとの距離および所要時間計算手段で計算された前記認識候補としての複数の地点ごとの所要時間を、前記認識候補としての複数の目的地に対する認識の確からしさを表す値にそれぞれ反映させることで、前記認識候補としての複数の地点の中のある地点を前記話者の発話した目的地に対する認識結果として出力する認識結果決定手段とを有するものであってもよい。
【００１８】
このようなナビゲーション装置において、前記距離計算手段で計算された前記認識候補としての複数の地点ごとの距離および所要時間計算手段で計算された前記認識候補としての複数の地点ごとの所要時間を、前記認識候補としての複数の目的地に対する認識の確からしさを表す値にそれぞれ反映させる際、距離の長さに応じた重み係数を取得可能な距離と重み係数の関係を表すデータを用いて、前記認識候補としての複数の地点ごとの距離をその距離の長さに応じた重み係数に変換するとともに、所要時間の長さに応じた重み係数を取得可能な所要時間と重み係数の関係を表すデータを用いて、前記認識候補としての複数の地点ごとの所要時間をその所要時間の長さに応じた重み係数に変換して、これらの重み係数を前記認識候補としての複数の地点に対する認識の確からしさを表す値にそれぞれ反映させるようにしている。
【００１９】
また、前記距離計算手段で計算された前記認識候補としての複数の地点ごとの距離および所要時間計算手段で計算された前記認識候補としての複数の地点ごとの所要時間を、前記認識候補としての複数の目的地に対する認識の確からしさを表す値にそれぞれ反映させる際、距離と所要時間の長さに応じてある１つの重み係数を取得可能な距離・所要時間と重み係数の関係を表すデータを用いて、前記認識候補としての複数の地点ごとの距離と前記認識候補としての複数の地点ごとの所要時間を、その距離と所要時間の長さに応じた１つの重み係数に変換して、この重み係数を前記認識候補としての複数の地点に対する認識の確からしさを表す値にそれぞれ反映させるようにしてもよい。
【００２０】
そして、前記距離と重み係数の関係、所要時間と重み係数の関係、距離・所要時間と重み係数の関係は、ユーザ対応に任意に設定可能とすることが望ましい。
【００２１】
また、前記現在位置と前記認識候補としての複数の地点との間の距離は、現在位置と前記認識候補としての複数の地点との間の直線距離または現在位置から前記認識候補としての複数の地点に至る経路距離としてもよい。
【００２２】
このように本発明は、音声認識対象となる地点の範囲を限定せず、すべての地点を認識対象としているので、ユーザの発話した地点が始めから認識対象から外れるという不具合をなくすことができる。また、音声認識手段からは認識候補として複数の地点を出力し、その認識候補としての複数の地点と現在位置との間の距離や所要時間を計算すればよいので、距離や所要時間を得るための計算量を大幅に削減することができる。
【００２３】
そして、求められた距離や所要時間を、認識候補として得られたそれぞれの地点に対する認識の確からしさを示す値（尤度）に反映させた上で、認識候補としての複数の地点の中からある地点を目的地として決定するようにしているので、実際の使用状況に合った地点を認識結果として出力することができ、あまりに遠い位置（距離的にもまた時間的にも遠い位置）に存在する地点が目的地として設定されるという不具合をなくすことができる。
【００２４】
また、求められた距離や所要時間を、認識候補として得られたそれぞれの地点に対する認識の確からしさを示す値（尤度）に反映させる処理としては、距離や所要時間の増大に伴ってその値が小さくなるような重み係数を設定し、求められた距離や所要時間をそれぞれに対応する重み係数に変換して、その重み係数を前記認識候補としての複数の地点に対する認識の確からしさを表す値にそれぞれ反映させる（具体的には重み係数を距離や所要時間に乗じる）ようにしているので、認識の確からしさを表す値を距離や所要時間の長さに応じた適切な値として表すことができ、それによって、最終的に得られる認識結果を適切なものとすることができ、上述したように、実際の使用に合った認識結果を出力することができ、あまりに遠い位置（距離的にもまた時間的に元おい位置）にある地点が目的地として設定されるという不具合をなくすことができる。
【００２５】
また、前記現在位置と認識候補としての複数の地点との間の距離は、現在位置と前記認識候補としての複数の地点との間の直線距離であってもよく、また、現在位置から前記認識候補としての複数の地点に至る経路距離であってもよい。直線距離とする場合は、緯度・経度情報から得られる位置座標から両者の間の直線距離を計算すればよく、単純な計算で求めることができる。また、経路距離はナビゲーション装置が有する経路探索機能などによって求めることができ、この経路距離は、その地点に到達するに必要な実際の距離がわかるので、実際の使用に適合した距離を求めることができる。
【００２６】
また、本発明は、距離と所要時間を組み合わせることも可能であり、これによれば、距離と所要時間の両方を考慮した認識結果を得ることができ、たとえば、高速道路の整備状況など道路事情に適合した認識結果を出力することができ、より一層、実際の使用に適した目的地設定が可能となる。
【００２７】
このとき、距離と重み係数の関係および所要時間と重み係数の関係をそれぞれ設定して、距離に対する重み係数と所要時間に対する重み係数をそれぞれ取得して、それらの重み係数を尤度に反映させることも可能であり、また、距離の長さと所要時間の長さをある１つの重み係数に変換するための距離・所要時間と重み係数の関係を設定しておき、距離計算手段で計算された距離および前記所要時間計算手段で計算された所要時間からある１つの重み係数を求めることができるようにしてもよい。具体的には、距離の長さを横軸にとり所要時間の長さを縦軸にとって、両者の交点からある１つの重み係数を取得できるようなテーブルを作成しておき、このテーブルを用いて、距離計算手段で計算された距離の長さおよび前記所要時間計算手段で計算された所要時間の長さをある１つの重み係数に変換して、その重み係数をそれぞれの認識候補に対して得られた尤度に反映させるようにすることもできる。
【００２８】
前者の距離と重み係数の関係および所要時間と重み係数の関係をそれぞれ設定する場合は、距離と重み係数の関係および所要時間と重み係数の関係がそれぞれ単純なものとなり、距離と重み係数の関係および所要時間と重み係数の関係の作成が容易となる。また、後者の距離の長さと所要時間の長さをある１つの重み係数に変換するための距離・所要時間と重み係数の関係を設定で距離に応じた重み係数と所要時間に応じた重み係数をそれぞれ設定する場合は、１つのテーブルを参照するだけで距離と所要時間に応じた重み係数を取得でき、その重み係数を尤度に反映すればよいので、処理の簡素化が図れる。
【００２９】
また、距離と重み係数の関係や所要時間と重み係数の関係、さらには、距離・所要時間と重み係数の関係は、ユーザ対応に任意に設定可能とすることで、個々のユーザの行動範囲の広さなどに応じた適切な重み係数を設定することができ、それによって、個々のユーザ行動範囲の広さに対応した適切な認識結果を得ることができる。
【００３０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について説明する。
【００３１】
本発明のナビゲーション装置は、話者の発話した目的地に対し、全ての地点を対象として音声認識を行い、その認識結果からいくつかの地点を選択し、その地点と現在位置との距離や所要時間を求め、当該認識結果と距離や所要時間から総合的に目的地となる地点を決定するもので、その実施の形態として２つの実施の形態について説明する。
【００３２】
〔第１の実施の形態〕
本発明のナビゲーション装置の第１の実施の形態の構成要素としては、図１に示すように、音声認識手段１、現在位置測定手段２、距離計算手段３、認識結果決定手段４を有する。なお、ナビゲーション装置としては、これら、音声認識手段１、現在位置測定手段２、距離計算手段３、認識結果決定手段４の他に、この認識結果決定手段４から出力された認識結果を目的地として設定し、その目的地へのナビゲーション機能を行う各種構成要素が存在するが、これらは、本発明を説明する上で特に必要はないので、これらの図示や説明は省略する。
【００３３】
音声認識手段１は、ユーザの発話した目的地（この目的地は地図上の地点名だけでなく公共あるいは個人的な施設名なども含む）を入力とし、その音声信号に対する認識を行い、認識候補としての幾つかの地点とその尤度を出力する。なお、ここで言う尤度とは、ユーザの発話した目的地との整合を示す指標（ユーザの発話した目的地に対する認識候補の確からしさを示す値）で、数値が高いほど整合が取れていることを示す。
【００３４】
なお、認識候補として得られる地点の数は、得られた認識候補の中に正解が含まれる程度に設定する。この場合、認識候補数を５個というように候補数の設定を行うようにしてもよく、また、認識候補数ではなく、尤度に閾値を設定し、たとえば、閾値を「６０」とし、尤度が６０以上までを認識候補とするというような設定の仕方でもよい。いずれの場合も、得られた候補の中に正解が含まれるように予め設定する。
【００３５】
現在位置測定手段２は現在位置を測定するものであるが、この現在位置としてはＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）からの現在位置情報を用いることができるので、ＧＰＳを現在位置測定手段２として用いることができる。また、ユーザが現在位置の設定を行うようにしてもよい。
【００３６】
距離計算手段３は、現在位置測定手段２で測定された現在位置と音声認識手段１で得られた認識候補としての幾つかの地点との距離をそれぞれ計算して出力する。この現在位置と音声認識手段１で得られた認識結果としての幾つかの地点との距離は、直線距離やナビゲーション装置の経路探索機能を利用した経路距離など種々考えられるが、まずは、２点間の座標（緯度および経度）から求めることができる平面的な直線距離を用いる例について説明する。
【００３７】
認識結果決定手段４は、音声認識手段１から得られた認識候補としての幾つかの地点と、音声認識手段１が音声認識したときにそれぞれの認識候補に対して得た尤度と、距離計算手段３で計算された現在位置からの距離とを入力し、距離計算手段３で計算された前記認識候補としての複数の地点ごとの距離を認識候補としての複数の地点に対する尤度にそれぞれ反映させることで、認識候補としての複数の地点の中のある地点を話者の発話した目的地に対する認識結果として出力する。
【００３８】
次に具体例を用いて目的地を特定する処理について説明する。まず、ユーザが目的地を発話すると、その音声が音声認識手段１に入力され、音声認識処理がなされる。そして、その認識候補としての複数の地点が出力される。この実施の形態では、５つの地点が出力されるものとし、ここでは、その地点として「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」が出力されたとする。
【００３９】
また、音声認識手段１からは、認識候補結果としての地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」の５個の地点の他に、これら５個の地点ごとにその尤度が出力される。この尤度は、前述したように、ユーザの発話した地点に対する認識結果の確からしさを表す値であり、ここでは、１００までの数値で表し、数値が大きいほど確からしさが高いものとする。
【００４０】
この音声認識手段１で得られた認識候補としての地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」は距離計算手段３に送られる。また、音声認識手段１で得られた認識候補としての地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」とそれに対応するそれぞれの尤度は認識結果決定手段４に送られる。
【００４１】
一方、現在位置測定手段２では、ＧＰＳなどにより現在位置を測定し、その現在位置情報を距離計算手段３に送る。距離計算手段３では、現在位置測定手段２から渡された現在位置情報と音声認識手段１から渡された認識候補としての地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」ごとに現在位置との直線距離を計算し、その計算結果を認識結果決定手段４に送る。なお、この直線距離は、ＧＰＳなどの現在位置測定手段２から緯度・経度情報を用いて、たとえば、ユークリッド距離として求めることができる。
【００４２】
認識結果決定手段４では、距離計算手段３から渡された現在位置と地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」との間の直線距離と、音声認識手段１から渡された地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」とこれら地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」それぞれに求められた尤度に基づいて総合的な評価を行って、ある１つの地点を認識結果として出力する。
【００４３】
この認識結果決定手段４の処理について図２を参照しながら説明する。図２はユーザの発話に対して音声認識手段１から出力された認識候補（前述の地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」とする）と、これらそれぞれの認識候補に対する尤度と、現在位置とそれらの各地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」との間の距離（距離計算手段３による計算結果）と、それぞれの距離に対して設定された重み係数と、これら尤度、距離、重み係数を用いて、認識候補としての地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」に対して得られた総合評価結果（認識結果決定手段４による総合評価結果）を示すものである。
【００４４】
この図２の例では、認識候補としての地点「Ａ」に対する尤度は「８６」、地点「Ｂ」に対する尤度は「８０」、地点「Ｃ」に対する尤度は「７９」、地点「Ｄ」に対する尤度は「６８」、地点「Ｅ」に対する尤度は「６３」であり、認識候補「Ａ」の確からしさが最も高く、以下、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」の順となっている。
【００４５】
これら認識候補としての地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」は、距離計算手段３に渡され、これら地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」と現在位置測定手段２から渡される現在位置情報によって直線距離が計算される。この例では、求められた現在位置と地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」のそれぞれの直線距離は、地点「Ａ」が３８０ｋｍ、地点「Ｂ」が２１ｋｍ、地点「Ｃ」が４３ｋｍ、地点「Ｄ」が１５０ｋｍ、地点「Ｅ」が６１５ｋｍである。
【００４６】
そして、認識結果決定手段４は認識候補ごとに求められた距離から得られる重み係数を尤度に反映させる（この場合は、尤度に重み係数を掛け算する）ことで、総合評価を行って、その総合評価結果に基づいて認識候補の順位付けを行って、第１位の認識候補を認識結果として出力する。
【００４７】
なお、重み係数は、この場合、距離計算手段３で計算された距離が大きいほど、その値が小さくなるように設定され、たとえば、図３に示すような距離に対する重み係数の関係が設定されている。この図３の距離に対する重み係数の関係は、距離が１００ｋｍを超えると急激に小さくなるような設定となっている。これは、前述したように、ナビゲーション装置では、多くのユーザはいきなり遠距離の地点を指定することは稀で、近距離地点を指定する傾向があることを考慮したものである。
【００４８】
ただし、この図３の距離に対する重み係数の関係は一例であって、これに限られるものではなく、たとえば、ユーザの行動範囲の広さに応じて設定することも可能である。すなわち、行動範囲の広いユーザに対しては、距離の増加に対する重み係数の減少の度合いを小さくしたり、逆に、行動範囲の狭いユーザに対しては、距離の増加に対する重み係数の減少の度合いをより大きくしたりするなど種々設定可能である。
【００４９】
この図３に示す距離に対する重み係数の関係を用いて、認識候補としての地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」ごとに計算された距離に対する重み係数を求めると、地点「Ａ」に対しては重み係数「０．０８」が得られ、地点「Ｂ」に対しては重み係数「０．９７」が得られ、地点「Ｃ」に対しては重み係数「０．９４」が得られ、地点「Ｄ」に対しては重み係数「０．５１」が得られ、地点「Ｅ」に対しては重み係数「０．０５」が得られる。このように、距離に対する重み係数の関係を用いて、距離を重み係数に変換する。
【００５０】
そして、このように求められた重み係数をそれぞれの尤度に掛け算して総合評価を行うと、認識候補としての地点「Ａ」の総合評価値は「６．８８」、認識候補としての地点「Ｂ」の総合評価値は「７７．６０」、認識候補としての地点「Ｃ」の総合評価値は「７４．２６」、認識候補としての地点「Ｄ」の総合評価値は「３４．６８」、認識候補としての地点「Ｅ」の総合評価値は「３．１５」となり、地点「Ｂ」の総合評価値が最も高く、以下、地点「Ｃ」、地点「Ｄ」、地点「Ａ」、地点「Ｅ」の順となる。
【００５１】
このように、音声認識手段から得られた幾つかの認識候補（この例では、尤度の高い順から５個の認識候補）において、この場合、尤度の高さの順で見れば、地点「Ａ」が尤度「８６」で最も高いが、この地点「Ａ」は現在位置からの距離がこの場合「３８０ｋｍ」と遠い位置にある地点であり、その距離に応じ重み係数を考慮した総合評価値は、「６．８８」と低い数値となる。
【００５２】
一方、地点「Ｂ」や「Ｃ」は、尤度は「８０」、「７９」であり、地点「Ａ」に比べると低いが、現在位置からの距離がこの場合、地点「Ｂ」は「２１ｋｍ」、地点「Ｃ」は「４３ｋｍ」と比較的近い位置にあり、それぞれ重み係数を考慮した総合評価値を求めると、地点「Ｂ」は「７７．６０」、地点「Ｃ」は「７４．２６」となり、この結果から、地点「Ｂ」の総合評価値が最も高く、この地点「Ｂ」が認識結果として決定されて出力されることとなる。
【００５３】
これによって、この例では、ユーザの発話した目的地（地点）に対する音声認識手段の認識結果としては、地点「Ｂ」が出力されることになる。この認識結果としての地点「Ｂ」は、ここでは図示しない後段の構成要素に送られて、ユーザの指定した目的地として設定され、以降、その目的地に対するナビゲーション装置としての処理がなされる。
【００５４】
図４はこれまで説明した音声認識から認識結果決定処理までの全体的な処理手順を概略的に説明するフローチャートであり、この図４を用いてその処理手順を簡単に説明する。まず、入力音声（目的地）に対する音声認識を行い（ステップＳ１）、認識候補としての複数（上述の例では５個）の地点を出力する（ステップＳ２）。そして、現在位置測定を行い（ステップＳ３）、その現在位置と認識候補としての複数の地点との間の距離計算を行い（ステップＳ４）、求められたそれぞれの距離を重み係数に変換する（ステップＳ５）。そして、その重み係数を音声認識によって得られた尤度に反映（尤度×重み係数）させることによって総合評価値を算出し（ステップＳ６）、それによって、その総合評価値の最も大きい認識候補、つまり、総合評価値の大きさの順位が第１位の認識候補を認識結果として出力する（ステップＳ７）。
【００５５】
以上説明したように、この第１の実施の形態では、ユーザの発話した地点に対する音声認識を行う際、現在位置からの範囲の設定による認識候補の絞込みを行わず、すべての地点を認識対象としているので、ユーザの指定する地点が始めから認識対象として除外されるといった不具合をなくすことができる。
【００５６】
また、ユーザの発話した地点に対する認識の結果、尤度の高い順から複数個の認識候補を出力し、その複数個の認識候補のみに対して現在位置との距離を計算しているので、距離計算は複数個（上述の例では５個）の認識候補に対して行えばよく、距離計算に要する演算量を大幅に削減することができる。
【００５７】
また、複数の認識候補の中から最終的な認識結を決定する際、距離計算によって求められた距離を重み係数（距離が遠くなると重み係数が小さくなる）に変換し、その重み係数を尤度に反映させて、認識結果を決定するようにしているので、あまりに遠い位置（距離的にもまた時間的にも遠い位置）に存在する地点が目的地として設定されるという不具合をなくすことができ、実際の使用に合った地点を認識結果として出力することができる。
【００５８】
なお、この距離と重み係数の関係（図３に示す曲線の傾きやその形状）は任意に設定することも可能であって、それによって、個々のユーザの行動範囲の広さに適合した最適な重み係数を得ることができる。
【００５９】
なお、この第１の実施の形態において、認識候補として出力された地点と現在位置との距離（２点間距離）は、緯度・経度の座標に基づく平面上の直線距離で求めるようにしたが、ナビゲーション装置に備わっている経路探索機能を利用して求められた経路距離（現在位置から認識候補として出力された地点までの道順に沿った距離）を用いてもよい。
【００６０】
図５は２点間距離として経路距離を用いる場合のナビゲーション装置の構成を示すもので、図１と異なるのは、距離計算手段３が経路探索手段５からの情報を用いて現在位置から認識候補として出力された各地点に至る経路距離を計算する点であり、その他は図１と同じであるので、同一部分には同一符号が付されている。
【００６１】
なお、この場合も、たとえば、図３に示すような距離と重み係数との関係を用いて、距離（経路距離）に応じた重み係数を得て、それによって、尤度に反映させて総合評価を行う。
【００６２】
この図５で示したように、２点間距離として経路距離を用いることによって、たとえば、ある認識候補として出力された地点と現在位置との間の直線距離は短くても両者の間に山岳地帯が存在する場合には、実際の移動に必要な経路距離は長くなることもある。このように、認識候補として出力された地点が現在位置に対して、直線距離では近くても実際の移動距離はずっと遠くなることも考えられる。この場合、たとえ、その認識候補の尤度が比較的大きな値であっても、図３で示すような距離（この場合は経路距離）と重み係数との関係から重み係数を求めると、その重み係数の値は小さいものとなり、これによって、総合的な評価は小さくなる。
【００６３】
このように、２点間距離として経路距離を用いることで、実際の移動に必要な距離を求めることができ、実際の使用により適合した認識結果を得ることができる。
【００６４】
〔第２の実施の形態〕
前述の第１の実施の形態では、現在位置と認識候補として出力された地点との距離（２点間距離）を求めて、その２点間距離に応じた重み付け係数を得て、それを尤度に反映させて総合評価を行うようにしたが、この第２の実施の形態は、２点間距離の代わりに、現在位置から認識候補として出力された地点へ移動に要する時間（所要時間という）を求めて、その所要時間に応じた重み付け係数を得て、それを尤度に反映させて総合評価を行うものである。
【００６５】
図６はこの第２の実施の形態によるナビゲーション装置の構成を示すもので、その構成は、図５における２点間距離として経路距離を用いたナビゲーション装置とほぼ同様であり、図５と異なるのは、経路探索手段からの情報を用いて現在位置から認識候補として出力された各地点との距離を計算する距離計算手段の代わりに、経路探索手段５に備わっている経路探索機能や移動シミュレーション機能を利用して、現在位置から認識候補として出力された各地点への移動に要する予想時間（所要時間）を計算する所要時間計算手段を設けた点であり、その他は図５と同じであるので、同一部分には同一符号が付されている。
【００６６】
なお、この場合は、たとえば、図７に示すような所要時間と重み係数との関係を作成しておき、そのグラフを用いて、所要時間に応じた重み係数を得て（所要時間を重み係数に変換して）、その所要時間と重み係数との関係を尤度に反映させて総合評価を行う。以下、この第２の実施の形態の具体例について簡単に説明する。
【００６７】
まず、ユーザが目的地を発話すると、その音声が音声認識手段１に入力され、音声認識処理がなされる。そして、認識候補としての複数の地点が出力される。この第２の実施の形態の場合も５個の地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」が出力されたとする。
【００６８】
なお、音声認識手段１からは、この認識候補としての５個の地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」の他に、それぞれの認識候補ごとに尤度が出力される。この尤度は、前述したように、１００までの数値で表し、数値が大きいほど確からしさが高いものとする。
【００６９】
この音声認識手段１で得られた認識候補としての５個の地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」は所要時間計算手段６に送られる。また、音声認識手段１で得られた認識候補としての地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」とそれに対応するそれぞれの尤度は認識結果決定手段４に送られる。
【００７０】
一方、現在位置測定手段２では、ＧＰＳなどにより現在位置を測定し、その現在位置情報を所要時間計算手段６に送る。所要時間計算手段６では、現在位置測定手段２から渡された現在位置情報と音声認識手段１から渡された認識候補としての地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」によって、経路探索手段５からの経路情報に基づいて、地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」ごとに現在位置からそれぞれの地点までの所要時間を計算し、その計算結果を認識結果決定手段４に送る。
【００７１】
なお、この所要時間は、車載用のナビゲーション装置にあっては、認識候補となった地点に移動する際、最短時間で移動可能な経路を使った場合の所要時間を求める。たとえば、高速道路を使っての移動が可能である場合に、高速道路を使って移動したときの所要時間を求める。
【００７２】
認識結果決定手段４では、所要時間計算手段から渡された地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」ごとの現在位置からそれぞれの地点までの所要時間と、音声認識手段１から渡された認識候補としての地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」と、これら各地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」ごとに得られた尤度に基づいて、総合的な評価を行って、ある１つの地点を認識結果として出力する。この認識結果決定手段４の処理について図８を参照しながら説明する。
【００７３】
図８はユーザの発話に対して音声認識手段１から出力された認識候補（前述の地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」とする）と、これらそれぞれの認識候補に対する尤度と、現在位置から各地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」までの所要時間（所要時間計算手段６による計算結果）と、それぞれの所要時間に対して設定された重み係数と、これら尤度、所要時間、重み係数を用いて、認識候補としての地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」に対して得られた総合評価（認識結果決定手段４による総合評価結果）を示すものである。
【００７４】
この図８の例では、認識候補としての地点「Ａ」に対する尤度は「８６」、地点「Ｂ」に対する尤度は「８０」、地点「Ｃ」に対する尤度は「７９」、地点「Ｄ」に対する尤度は「６８」、地点「Ｅ」に対する尤度は「６３」であり、認識候補「Ａ」の確からしさが最も高く、以下、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」の順となっている。
【００７５】
これら認識候補としての地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」は所要時間計算手段６に渡され、これら地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」と現在位置測定手段２から渡される現在位置情報、経路探索手段５からの経路情報などによって、所要時間が計算される。この例では、求められた現在位置と地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」のそれぞれの所要時間は、地点「Ａ」が３．５時間、地点「Ｂ」が０．５時間、地点「Ｃ」が１．０時間、地点「Ｄ」が１．５時間、地点「Ｅ」が６時間である。
【００７６】
そして、認識結果決定手段４は認識候補ごとに求められた所要時間から得られる重み係数を尤度に反映させる（前述同様、尤度に重み係数を掛け算する）ことで、総合評価を行って、その評価結果に基づいて認識候補としての複数の地点の中から１つの地点を認識結果として出力する。
【００７７】
なお、重み係数は、この場合、所要時間計算手段６で計算された所要時間が長いほど、その値が小さくなるように設定され、たとえば、図７に示すような所要時間に対する重み係数の関係から求める。この図７の所要時間に対する重み係数の関係は、所要時間が１時間を超えると急激に小さくなるような設定となっている。
【００７８】
これは、前述したように、ナビゲーション装置では、多くのユーザはいきなり遠距離の地点を指定することは稀で、近距離地点を指定する傾向が多いことを考慮したものであり、距離だけではなく、所要時間で考えた場合も、いきなり、長時間の所要時間のかかる地点を指定することは稀であることを考慮したものである。
【００７９】
なお、この図７における所要時間と重み係数の関係を表す曲線の形状は、便宜上、図３で説明した距離と重み係数との関係と同じ曲線形状としているが、これに限られるものではなく、たとえば、ユーザの行動範囲の広さ応じて設定することも可能である。すなわち、行動範囲の広いユーザに対しては、所要時間の増加に対する重み係数の減少の度合いを小さくしたり、逆に、行動範囲の狭いユーザに対しては、所要時間の増加に対する重み係数の減少の度合いをより大きくしたりするなど種々設定可能である。
【００８０】
この図７に示す所要時間に対する重み係数の関係を用いて、認識候補としての地点「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」ごとに計算された所要時間に対する重み係数を求めると、地点「Ａ」に対しては重み係数「０．０９」が得られ、地点「Ｂ」に対しては重み係数「０．９３」が得られ、地点「Ｃ」に対しては重み係数「０．８２」が得られ、地点「Ｄ」に対しては重み係数「０．５１」が得られ、地点「Ｅ」に対しては重み係数「０．０５」が得られる。
【００８１】
そして、このように求められた重み係数をそれぞれの尤度に掛け算して総合評価値を求めると、地点「Ａ」の総合評価値は「７．７４」、地点「Ｂ」の総合評価値は「７４．４」、地点「Ｃ」の総合評価値は「６４．７８」、地点「Ｄ」の総合評価値は「３４．６８」、地点「Ｅ」の総合評価値は「３．１５」となり、地点「Ｂ」が最も総合評価値が高く、以下、地点「Ｃ」、「Ｄ」、「Ａ」、「Ｅ」の順となる。
【００８２】
このように、音声認識手段１から得られた幾つかの認識候補（この例では、尤度の高い順から５個の認識候補）において、この場合、尤度の高さの順で見れば、地点「Ａ」が尤度「８６」で最も高いが、この「Ａ」は現在位置からの所要時間がこの場合「３．５時間」と到達までに長時間かかる位置にあり、その所要時間に応じ重み係数を考慮した総合評価値は、「７．７４」と低い数値となる。
【００８３】
一方、地点「Ｂ」や「Ｃ」は、尤度は「８０」、「７９」と「Ａ」に比べると低いが、現在位置からの所要時間がこの場合、地点「Ｂ」は「０．５時間」、地点「Ｃ」は「１．０時間」と比較的近い位置にあり、それぞれ重み係数を考慮した総合評価値を求めると、地点「Ｂ」は「７４．４」、「Ｃ」は「６４．７８」となり、この結果から、地点「Ｂ」が認識結果として出力されることとなる。
【００８４】
これによって、この例では、ユーザの発話した目的地（地点）に対する認識結果としては、地点「Ｂ」が出力されることになる。この認識結果としての地点「Ｂ」は、ここでは図示しない後段の処理部に送られて、ユーザの設定した目的地として設定され、以降、その地点に対するナビゲーション装置としての処理がなされる。
【００８５】
以上説明したように、この第２の実施の形態では、ユーザの発話した地点に対する音声認識を行う際、現在位置からの範囲の設定による認識候補の絞込みを行わず、すべての地点を認識対象としているので、ユーザの指定する地点が始めから認識対象として除外されるといった不具合をなくすことができる。
【００８６】
また、ユーザの発話した地点に対する認識の結果、尤度の高い順から複数個の認識候補を出力し、その複数個の認識候補のみに対して現在位置との所要時間を計算するようにしているので、所要時間計算は複数個（上述の例では５個）の認識候補に対して行えばよく、所要時間計算に要する演算量を大幅に削減することができる。
【００８７】
また、複数の認識候補の中から最終的な認識結を決定する際、所要時間に応じて設定された重み係数（所要時間が長いと重み係数が小さくなる）を音声認識によって得られた尤度に反映させて、認識結果を決定するようにしているので、高速道路の発達度合いなど道路事情などを考慮した適切な認識結果を出力することができる。なお、この所要時間と重み係数の関係（図７に示す曲線の傾きやその形状）は任意に設定可能とすることで、個々のユーザの行動範囲の広さに適合した最適な重み係数を得ることができる。
【００８８】
なお、この第２の実施の形態の全体的な処理手順は、前述の第１の実施の形態で説明した図４のフローチャートにおいて、距離を所要時間に置き換えることで説明できるので、ここでは図示は省略する。
【００８９】
なお、本発明は上述の実施の形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形実施可能となるものである。たとえば、第１の実施の形態と第２の実施の形態を組み合わせるようにしてもよい。この場合、距離に応じた重み係数と所要時間に応じた重み係数をそれぞれ設定しておき、距離計算手段で計算された距離を重み係数に変換するとともに、所要時間計算手段で計算された所要時間を重み係数に変換して、これらの重み係数を音声認識によって得られた尤度に反映させて、その結果から総合評価を行うもので、これによれば、距離と所要時間の両方を考慮した認識結果を得ることができ、より一層、実際の使用に合った目的地設定が可能となる。
【００９０】
なお、このように第１の実施の形態と第２の実施の形態を組み合わせる場合、距離に応じた重み係数と所要時間に応じた重み係数をそれぞれ設定して、それぞれの重み係数を取得することも可能であるが、距離の長さと所要時間の長さをある１つの重み係数に変換することも可能である。この場合、距離・所要時間と重み係数の関係を設定しておき、距離計算手段で計算された距離の長さおよび前記所要時間計算手段で計算された所要時間の長さからある１つの重み係数を求めることができるようにすればよい。
【００９１】
具体的には、距離の長さを横軸に取り、所要時間の長さを縦軸に取って、両者の交点からある１つの重み係数を取得できるようなテーブルを作成しておき、このテーブルを用いて、距離計算手段３で計算された距離の長さおよび前記所要時間計算手段６で計算された所要時間の長さをある１つの重み係数に変換して、その重み係数をそれぞれの認識候補に対して得られた尤度に反映させるようにすればよい。これによって、１つのテーブルを参照するだけで距離と所要時間に応じた重み係数を取得でき、その重み係数を尤度に反映すればよいので、処理の簡素化が図れる。
【００９２】
また、前述の各実施の形態では、車載用のナビゲーション装置を例にとって説明したが、車載用に限らず、人が携帯するハンディ型ナビゲーション装置であってもよい。この場合、現在位置と音声認識手段から出力された幾つかの認識候補との間の距離として経路距離を計算する場合は、たとえば、そのハンディ型ナビゲーション装置を携帯するユーザが徒歩での移動を行うのであれば、一般道路を経由する道路距離を計算し、公共交通機関を利用した移動を行うのであれば、その公共交通機関を利用した移動距離を求めればよい。また、所要時間を計算する場合も同様に、徒歩での移動であれば、一般道路を経由する所要時間を計算し、公共交通機関を利用する移動であれば、その公共交通機関を利用した所要時間を求めればよい。
【００９３】
また、本発明は以上説明した本発明を実現するための処理手順が記述された処理プログラムを作成し、その処理プログラムをフロッピィディスク、光ディスク、ハードディスクなどの記録媒体に記録させておくこともでき、本発明は、その処理プログラムの記録された記録媒体をも含むものである。また、ネットワークから当該処理プログラムを得るようにしてもよい。
【００９４】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、音声認識対象となる地点の範囲を限定せず、すべての地点を認識対象としているので、ユーザの発話した地点が始めから認識対象から外れるという不具合をなくすことができる。また、認識候補として複数の地点を出力し、現在位置と認識候補としての複数の地点との間の距離や所要時間を計算すればよいので、距離や所要時間を得るための計算量を大幅に削減することができる。そして、求められた距離や所要時間によって認識候補の認識の確からしさを示す値を評価して、認識候補としての複数の地点の中からある地点を目的地として決定するようにしているので、あまりに遠い位置（距離的にもまた時間的にも遠い位置）にある地点が目的地として設定されるという不具合をなくすことができ、実際の使用に適した地点を認識結果として出力することができる。
【００９５】
また、本発明は、距離と所要時間を組み合わせることも可能であり、これによれば、距離と所要時間の両方を考慮した認識結果を得ることができ、たとえば、高速道路の整備状況など道路事情に適合した認識結果を出力することができ、より一層、実際の使用に適した目的地設定が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のナビゲーション装置の第１の実施の形態を説明する構成図である。
【図２】図１の構成図で示された各構成要素によって得られたデータの一覧を示す図である。
【図３】距離と重み係数の関係を示す図である。
【図４】本発明のナビゲーション装置の第１の実施の形態の全体的な処理手順を説明するフローチャートである。
【図５】本発明のナビゲーション装置の第１の実施の形態の変形例を示す構成図であり、距離を経路距離として計算して求める場合の構成図である。
【図６】本発明のナビゲーション装置の第２の実施の形態を説明する構成図である。
【図７】所要時間と重み係数の関係を示す図である。
【図８】図６の構成図で示された各構成要素によって得られたデータの一覧を示す図である。
【符号の説明図】
１　音声認識手段
２　現在位置測定手段
３　距離計算手段
４　認識結果決定手段
５　経路探索手段
６　所要時間計算手段
【図１】
2004117063.tif 000003
【図２】
2004117063.tif 000004
【図３】
2004117063.tif 000005
【図４】
2004117063.tif 000006
【図５】
2004117063.tif 000007
【図６】
2004117063.tif 000008
【図７】
2004117063.tif 000009
【図８】
2004117063.tif 000010