(57)【要約】【課題】音声に対応する音声情報に対して不要語モデルが過度に話者適応されることがなく、キーワードの認識率を向上させることが可能な音声認識装置等を提供する。【解決手段】キーワード認識を行う音声認識装置において、複数のキーワードについてのキーワードモデルを蓄積記憶すると共に複数の不要語についての不要語モデルを蓄積記憶するデータベース１１と、話者適応処理により各モデルを更新する話者適応処理部９と、更新されたキーワードモデル及び不要語モデルと、音声情報と、を照合することにより認識結果判定部８と、を備え、話者適応処理部９は、過去に認識されたキーワードに基づいて、更新前後の不要語モデルの変化を示す不要語変化ベクトルを、キーワードモデルの更新処理と同一の更新処理を不要語モデルの更新について適用した場合に対応する不要語変化ベクトルよりも小さく設定して不要語モデルの更新を行う。【選択図】      図３
2004325979.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
発話された音声に含まれる発話語のうち認識されるべき語である認識語を、前記音声に対応する音声情報に基づいて認識する音声認識装置において、
複数の前記認識語について、当該認識語として発話される可能性のある語を認識語モデルとして予め複数蓄積記憶する認識語モデル蓄積手段と、
前記認識語以外の前記発話語である不要語として発話される可能性のある語を、不要語モデルとして予め複数蓄積記憶する不要語モデル蓄積手段と、
前記音声を発する発話者が発した前記認識語として過去に認識された当該認識語に基づいて前記蓄積記憶されている不要語モデル及び認識語モデルを夫々別個に更新するモデル更新手段と、
前記更新された認識語モデル及び不要語モデルと、前記音声情報と、を照合することにより前記認識語を認識する認識手段と、
を備え、
前記モデル更新手段は、前記過去に認識された前記認識語に基づいて、更新前の前記不要語モデルから更新後の当該不要語モデルへの当該不要語モデルの変化を示す不要語変化ベクトルを、前記認識語モデルの更新処理と同一の更新処理を前記不要語モデルの更新について適用した場合に対応する当該不要語変化ベクトルよりも小さく設定して当該不要語モデルの更新を行うことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の音声認識装置において、
前記モデル更新手段は、最尤線形回帰（Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ（ＭＬＬＲ））法を用いて、更新前の不要語モデルをμとし、更新後の不要語モデルをμ’とし、変換行列をＷとし、単位行列をＩとし、当該変換行列に対するオフセットベクトルをｂとし、重み付け係数をαとしたとき、下記式（１）
【数１】
2004325979.tif 000003
に基づいて前記不要語モデルを更新することを特徴とする音声認識装置。
【請求項３】
請求項１に記載の音声認識装置において、
前記モデル更新手段は、最大事後確率推定（Ｍａｘｉｍｕｍ  Ａｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ（ＭＡＰ））法を用いて、当該最大事後確率推定法に用いられる適応パラメータの値を前記キーワードモデルの更新に用いられる当該適応パラメータの値よりも相対的に高い値として前記不要語モデルを更新することを特徴とする音声認識装置。
【請求項４】
発話された音声に含まれる発話語のうち認識されるべき語である認識語を、前記音声に対応する音声情報に基づいて認識する音声認識装置において、
複数の前記認識語について、当該認識語として発話される可能性のある語を認識語モデルとして予め複数蓄積記憶する認識語モデル蓄積手段と、
前記認識語以外の前記発話語である不要語として発話される可能性のある語を、不要語モデルとして予め複数蓄積記憶する不要語モデル蓄積手段と、
前記音声を発する発話者が発した前記認識語として過去に認識された当該認識語に基づいて前記蓄積記憶されている不要語モデル及び認識語モデルを夫々別個に更新するモデル更新手段と、
前記不要語モデルと前記音声情報とに基づいて、当該不要語モデルの当該音声情報に対する尤度である不要語尤度を算出する尤度算出手段と、
前記モデル更新手段において前記不要語モデルの更新処理を行うときにのみ前記不要語尤度を算出する際に用いられる補正値を更新する補正値更新手段と、
前記更新された認識語モデル及び不要語モデルと、前記音声情報と、を、前記更新された補正値を加味して照合することにより前記認識語を認識する認識手段と、
を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項５】
発話された音声に含まれる発話語のうち認識されるべき語である認識語を、前記音声に対応する音声情報に基づいて認識する音声認識装置において、
複数の前記認識語について、当該認識語として発話される可能性のある語を認識語モデルとして予め複数蓄積記憶する認識語モデル蓄積手段と、
前記認識語以外の前記発話語である不要語として発話される可能性のある語を、不要語モデルとして予め複数蓄積記憶する不要語モデル蓄積手段と、
前記音声を発する発話者が発した前記認識語として過去に認識された当該認識語に基づいて前記蓄積記憶されている不要語モデル及び認識語モデルを夫々に更新するモデル更新手段と、
前記不要語モデルと前記音声情報とに基づいて、当該不要語モデルの当該音声情報に対する尤度である不要語尤度を算出する尤度算出手段と、
前記モデル更新手段により前記不要語モデルが更新された回数に基づいて前記不要語尤度を算出する際に用いられる補正値を更新する補正値更新手段と、
前記更新された認識語モデル及び不要語モデルと、前記音声情報と、を、前記更新された補正値を加味して照合することにより前記認識語を認識する認識手段と、
を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項６】
請求項４又は５に記載の音声認識装置において、
前記モデル更新手段は、前記過去に認識された前記認識語に基づいて、更新前の前記不要語モデルから更新後の当該不要語モデルへの当該不要語モデルの変化を示す不要語変化ベクトルを、前記認識語モデルの更新処理と同一の更新処理を前記不要語モデルの更新について適用した場合に対応する当該不要語変化ベクトルよりも小さく設定して当該不要語モデルの更新を行うことを特徴とする音声認識装置。
【請求項７】
請求項４から６のいずれか一項に記載の音声認識装置において、
前記補正値更新手段は、前記不要語モデルの実際の更新処理に対応する前記不要語変化ベクトルが、前記認識語モデルの更新処理と同一の更新処理を前記不要語モデルの更新について適用した場合に対応する前記不要語変化ベクトルよりも小さくなるように前記不要語尤度が算出されるように前記補正値を更新することを特徴とする音声認識装置。
【請求項８】
発話された音声に含まれる発話語のうち認識されるべき語である複数の認識語について、当該認識語として発話される可能性のある語を認識語モデルとして予め複数蓄積記憶する認識モデル蓄積手段と、前記認識語以外の前記発話語である不要語として発話される可能性のある語を、不要語モデルとして予め複数蓄積記憶する不要語モデル蓄積手段と、を備え、前記音声に対応する音声情報に基づいて前記認識語を認識する音声認識システムにおいて実行される音声認識方法において、
前記音声を発する発話者が発した前記認識語として過去に認識された当該認識語に基づいて前記蓄積記憶されている不要語モデル及び認識語モデルを夫々別個に更新するモデル更新工程と、
前記更新された認識語モデル及び不要語モデルと、前記音声情報と、を照合することにより前記認識語を認識する認識工程と、
を含み、
前記モデル更新工程においては、前記過去に認識された前記認識語に基づいて、更新前の前記不要語モデルから更新後の当該不要語モデルへの当該不要語モデルの変化を示す不要語変化ベクトルを、前記認識語モデルの更新処理と同一の更新処理を前記不要語モデルの更新について適用した場合に対応する当該不要語変化ベクトルよりも小さく設定して当該不要語モデルの更新を行うことを特徴とする音声認識方法。
【請求項９】
発話された音声に含まれる発話語のうち認識されるべき語である複数の認識語について、当該認識語として発話される可能性のある語を認識語モデルとして予め複数蓄積記憶する認識モデル蓄積手段と、前記認識語以外の前記発話語である不要語として発話される可能性のある語を、不要語モデルとして予め複数蓄積記憶する不要語モデル蓄積手段と、を備え、前記音声に対応する音声情報に基づいて前記認識語を認識する音声認識システムにおいて実行される音声認識方法において、
前記音声を発する発話者が発した前記認識語として過去に認識された当該認識語に基づいて前記蓄積記憶されている不要語モデル及び認識語モデルを夫々別個に更新するモデル更新工程と、
前記不要語モデルと前記音声情報とに基づいて、当該不要語モデルの当該音声情報に対する尤度である不要語尤度を算出する尤度算出工程と、
前記不要語モデルの更新処理を行うときにのみ前記不要語尤度を算出する際に用いられる補正値を更新する補正値更新工程と、
前記更新された認識語モデル及び不要語モデルと、前記音声情報と、を、前記更新された補正値を加味して照合することにより前記認識語を認識する認識工程と、
を含むことを特徴とする音声認識方法。
【請求項１０】
発話された音声に含まれる発話語のうち認識されるべき語である複数の認識語について、当該認識語として発話される可能性のある語を認識語モデルとして予め複数蓄積記憶する認識モデル蓄積手段と、前記認識語以外の前記発話語である不要語として発話される可能性のある語を、不要語モデルとして予め複数蓄積記憶する不要語モデル蓄積手段と、を備え、前記音声に対応する音声情報に基づいて前記認識語を認識する音声認識システムにおいて実行される音声認識方法において、
前記音声を発する発話者が発した前記認識語として過去に認識された当該認識語に基づいて前記蓄積記憶されている不要語モデル及び認識語モデルを夫々に更新するモデル更新工程と、
前記不要語モデルと前記音声情報とに基づいて、当該不要語モデルの当該音声情報に対する尤度である不要語尤度を算出する尤度算出工程と、
前記モデル更新工程において前記不要語モデルが更新された回数に基づいて前記不要語尤度を算出する際に用いられる補正値を更新する補正値更新工程と、
前記更新された認識語モデル及び不要語モデルと、前記音声情報と、を、前記更新された補正値を加味して照合することにより前記認識語を認識する認識工程と、
を含むことを特徴とする音声認識方法。
【請求項１１】
発話された音声に含まれる発話語のうち認識されるべき語である複数の認識語について、当該認識語として発話される可能性のある語を認識語モデルとして予め複数蓄積記憶する認識モデル蓄積手段と、前記認識語以外の前記発話語である不要語として発話される可能性のある語を、不要語モデルとして予め複数蓄積記憶する不要語モデル蓄積手段と、を備え、前記音声に対応する音声情報に基づいて前記認識語を認識する音声認識システムに含まれるコンピュータを、
前記音声を発する発話者が発した前記認識語として過去に認識された当該認識語に基づいて前記蓄積記憶されている不要語モデル及び認識語モデルを夫々別個に更新するモデル更新手段、及び、
前記更新された認識語モデル及び不要語モデルと、前記音声情報と、を照合することにより前記認識語を認識する認識手段、
として機能させる音声認識用プログラムであって、
前記モデル更新手段として機能させる前記コンピュータを、前記過去に認識された前記認識語に基づいて、更新前の前記不要語モデルから更新後の当該不要語モデルへの当該不要語モデルの変化を示す不要語変化ベクトルを、前記認識語モデルの更新処理と同一の更新処理を前記不要語モデルの更新について適用した場合に対応する当該不要語変化ベクトルよりも小さく設定して当該不要語モデルの更新を行うように機能させることを特徴とする音声認識用プログラム。
【請求項１２】
発話された音声に含まれる発話語のうち認識されるべき語である複数の認識語について、当該認識語として発話される可能性のある語を認識語モデルとして予め複数蓄積記憶する認識モデル蓄積手段と、前記認識語以外の前記発話語である不要語として発話される可能性のある語を、不要語モデルとして予め複数蓄積記憶する不要語モデル蓄積手段と、を備え、前記音声に対応する音声情報に基づいて前記認識語を認識する音声認識システムに含まれるコンピュータを、
前記音声を発する発話者が発した前記認識語として過去に認識された当該認識語に基づいて前記蓄積記憶されている不要語モデル及び認識語モデルを夫々別個に更新するモデル更新手段、
前記不要語モデルと前記音声情報とに基づいて、当該不要語モデルの当該音声情報に対する尤度である不要語尤度を算出する尤度算出手段、
前記不要語モデルの更新処理を行うときにのみ前記不要語尤度を算出する際に用いられる補正値を更新する補正値更新手段、及び、
前記更新された認識語モデル及び不要語モデルと、前記音声情報と、を、前記更新された補正値を加味して照合することにより前記認識語を認識する認識手段、
として機能させることを特徴とする音声認識用プログラム。
【請求項１３】
発話された音声に含まれる発話語のうち認識されるべき語である複数の認識語について、当該認識語として発話される可能性のある語を認識語モデルとして予め複数蓄積記憶する認識モデル蓄積手段と、前記認識語以外の前記発話語である不要語として発話される可能性のある語を、不要語モデルとして予め複数蓄積記憶する不要語モデル蓄積手段と、を備え、前記音声に対応する音声情報に基づいて前記認識語を認識する音声認識システムに含まれるコンピュータを、
前記音声を発する発話者が発した前記認識語として過去に認識された当該認識語に基づいて前記蓄積記憶されている不要語モデル及び認識語モデルを夫々に更新するモデル更新手段、
前記不要語モデルと前記音声情報とに基づいて、当該不要語モデルの当該音声情報に対する尤度である不要語尤度を算出する尤度算出手段、
前記モデル更新工程において前記不要語モデルが更新された回数に基づいて前記不要語尤度を算出する際に用いられる補正値を更新する補正値更新手段、及び、
前記更新された認識語モデル及び不要語モデルと、前記音声情報と、を、前記更新された補正値を加味して照合することにより前記認識語を認識する認識手段、
として機能させることを特徴とする音声認識用プログラム。
【請求項１４】
請求項１１から１３のいずれか一項に記載の音声認識用プログラムが前記コンピュータで読取可能に記録されていることを特徴とする情報記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声認識装置及び音声認識方法並びに音声認識用プログラム及び情報記録媒体の技術分野に属し、より詳細には、発話された音声に含まれる発話語のうち認識されるべき語であるキーワードを、当該キーワード以外の当該発話語である不要語と区分して認識するための音声認識装置及び音声認識方法並びに当該認識を行うための音声認識用プログラム及び当該音声認識用プログラムが記録された情報記録媒体の技術分野に属する。
【０００２】
【従来の技術】
現在、人間が発声した音声を認識する音声認識装置が開発されており、このような音声認識装置では、人間が所定の語句の音声を発声すると、その音声をマイクロフォンにより電気信号に変換して得られる音声情報から当該語句の音声を認識する構成となっている。
【０００３】
また、このような音声認識処理を、その音声認識装置が搭載されたナビゲーション装置やパーソナルコンピュータ等の各種装置に適応すれば、その装置に対してはキーボードやスイッチ選択等の手動操作を要することなく各種の情報を入力することが可能となる。
【０００４】
従って、ナビゲーション装置を備えた自動車の運転者が運転中である場合等の、その運転者が両手を使用しなければならない環境であっても、その運転者は、所望の情報を当該ナビゲーション装置に入力することができるようになっている。
【０００５】
ここで、このような音声認識装置に用いられる代表的な音声認識方法に、ＨＭＭ（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ（隠れマルコフモデル））と称される確率モデルを利用して音声認識を行う方法（以下、単に「音声認識」という）がある。
【０００６】
この音声認識は、発話音声の特徴量のパターンを、予め用意されたキーワードとなる認識候補の語句（以下、単に「キーワード」という）を示す音声の特徴量のパターンとマッチングさせることにより音声認識を行うようになっている。
【０００７】
具体的には、この音声認識は、予め定められた時間間隔毎に入力された発話音声（音声情報）を分析して特徴量を抽出し、この音声情報の特徴量に対する予めデータベースに格納されたＨＭＭによって示されるキーワードの類似度（以下、単に類似度という）を算出すると共に、発話音声の全てにおけるこの類似度を積算し、この積算された類似度が最も高いキーワードを認識結果として確定するように構成されており、発話音声である音声情報から所定の語句の音声認識を行うことができるようになっている。
【０００８】
なお、ＨＭＭは、遷移する状態の集まりとして表される統計的信号源モデルであり、予めキーワードなどの認識すべき音声の特徴量示すモデルである。また、このＨＭＭは、予め複数の音声データを採取し、これらの音声データに基づいて生成されるようになっている。
【０００９】
そして、このような音声認識では、発話音声に含まれるキーワードとなるキーワード部分を如何に抽出するかが重要になる。
【００１０】
ここで、通常、発話音声には、上記キーワードの他に、当該キーワードを認識する際には不要な語であるとして予め既知の不要語（より具体的には、例えば、キーワードの前後に付加される「えー…」や「…です」等の語）が含まれるのであり、当該発話音声は、原則的には、不要語と当該不要語に挟まれたキーワードによって形成される。従って、音声認識を行う場合には、認識すべき対象であるキーワードのみを抽出してこれを認識するワードスポッティングという手法（以下、単にワードスポッティング音声認識という）がよく用いられている。
【００１１】
このワードスポッティング音声認識は、認識対象となる発話音声を、キーワードモデルを示すＨＭＭ（以下、キーワードモデルと称する）の他に、不要語を示すＨＭＭ（いわゆるガーベージモデル。以下、不要語モデルと称する）を用意し、最も特徴量の類似度が高いキーワードモデル、不要語モデル又はそれらの組み合わせを認識することによって音声認識を行うようになっている。
【００１２】
一方、上記音声認識における正確な認識率を向上させる方法の一つとして、音声認識されるべき音声を発話する発話者が予め特定できる場合に、その特定話者が過去に発話した音声を正確に認識した結果を用いて、上記ＨＭＭを更新し、その特定話者に特化したＨＭＭを形成してその特定話者についての認識率を高める処理がある（以下、この処理を話者適応処理と称する）。
【００１３】
そして更に、この話者適応処理と上述してきたワードスポッティング音声認識とを組み合わせ、話者適応処理を用いて上記キーワードモデル及び不要語モデルを夫々別個に更新し、その特定話者に特化した各モデルを形成してその特定話者についての認識率を更に高める処理がある。
【００１４】
そして、上記した話者適応処理とワードスポッティング音声認識の従来の組み合わせでは、キーワードモデル又は不要語モデルのいずれかに無関係に、同一の話者適応処理を用いて各モデルの更新処理を行っていた。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来の話者適応処理とワードスポッティング音声認識の組み合わせによると、最終的な認識率を高めるためには、キーワードモデルについてはその照合対象とする特定のサブワード（音素又は音節の如く、語の構成においてその部品に該当するものをいう。以下同じ。）にのみ、対応するキーワードモデルが照合（マッチング）されることが理想であるのに対し、不要語モデルについては発話された全ての音声に対して程良く照合されることが求められる。
【００１６】
すなわち、あるキーワードモデルが照合対象とするサブワードの発話に対しては、不要語モデルの尤度よりキーワードモデルの尢度が高くなり、照合対象でないサブワードの発話に対しては、キーワードモデルの尢度より不要語モデルの尢度が高くなることが理想である。このとき、当該発話とキーワードモデルとの尢度（以下、キーワード尤度と称する）が、当該発話と不要語モデルとの尢度（以下、不要語尤度と称する）より大きく、且つその差が大きいほどキーワードとしての認識率が向上し、逆にその差が小さいか、又は不要語尤度の方がキーワード尤度よりも大きい場合に当該キーワードとしての認識率が劣化するのである。
【００１７】
一方、上述した話者適応処理においては、一般的に、キーワード尤度及び不要語尤度が低いほど、尤度向上の度合いが高くなるようにその後の話者適応処理により各モデルが更新されることとされている。
【００１８】
従って、これらにより、キーワードとしての認識結果として正しいときの正解キーワード尤度よりも、不要語としての認識結果として正しいときの正解不要語尤度の方が低い関係にある一般の発話ケースにおいては、キーワードモデル及び不要語モデル夫々に対して同じ話者適応処理を施してしまうと、正解不要語尤度を正解キーワード尤度との差が縮まり易くなることとなり、結果として、不要語モデルにとしては話者適応として過度に適応されることとなるという問題点があった。
【００１９】
そして、この問題点は、ワードスポッティング音声認識において話者適応処理の性能を向上させることの妨げとなることになる。
【００２０】
そこで、本願は上記の各問題点に鑑みて為されたもので、その課題の一例としては、入力された音声に対応する音声情報に対して不要語モデルが過度に適応されることがなく、キーワードとしての認識率を向上させることが可能な音声認識装置及び音声認識方法並びに当該認識を行うための音声認識用プログラム及び当該音声認識用プログラムが記録された情報記録媒体を提供するが挙げられる。
【００２１】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、発話された音声に含まれる発話語のうち認識されるべき語であるキーワード等の認識語を、前記音声に対応する音声情報に基づいて認識する音声認識装置において、複数の前記認識語について、当該認識語として発話される可能性のある語を認識語モデルとして予め複数蓄積記憶するデータベース等の認識語モデル蓄積手段と、前記認識語以外の前記発話語である不要語として発話される可能性のある語を、不要語モデルとして予め複数蓄積記憶するデータベース等の不要語モデル蓄積手段と、前記音声を発する発話者が発した前記認識語として過去に認識された当該認識語に基づいて前記蓄積記憶されている不要語モデル及び認識語モデルを夫々別個に更新する話者適応処理部等のモデル更新手段と、前記更新された認識語モデル及び不要語モデルと、前記音声情報と、を照合することにより前記認識語を認識するマッチング処理部等の認識手段と、を備え、前記モデル更新手段は、前記過去に認識された前記認識語に基づいて、更新前の前記不要語モデルから更新後の当該不要語モデルへの当該不要語モデルの変化を示す不要語変化ベクトルを、前記認識語モデルの更新処理と同一の更新処理を前記不要語モデルの更新について適用した場合に対応する当該不要語変化ベクトルよりも小さく設定して当該不要語モデルの更新を行うように構成される。
【００２２】
上記の課題を解決するために、請求項４に記載の発明は、発話された音声に含まれる発話語のうち認識されるべき語である認識語を、前記音声に対応する音声情報に基づいて認識する音声認識装置において、複数の前記認識語について、当該認識語として発話される可能性のある語を認識語モデルとして予め複数蓄積記憶するデータベース等の認識語モデル蓄積手段と、前記認識語以外の前記発話語である不要語として発話される可能性のある語を、不要語モデルとして予め複数蓄積記憶するデータベース等の不要語モデル蓄積手段と、前記音声を発する発話者が発した前記認識語として過去に認識された当該認識語に基づいて前記蓄積記憶されている不要語モデル及び認識語モデルを夫々別個に更新する話者適応処理部等のモデル更新手段と、前記不要語モデルと前記音声情報とに基づいて、当該不要語モデルの当該音声情報に対する尤度である不要語尤度を算出する尤度計算部等の尤度算出手段と、前記モデル更新手段において前記不要語モデルの更新処理を行うときにのみ前記不要語尤度を算出する際に用いられる補正値を更新するペナルティ調整処理部等の補正値更新手段と、前記更新された認識語モデル及び不要語モデルと、前記音声情報と、を、前記更新された補正値を加味して照合することにより前記認識語を認識するマッチング処理部等の認識手段と、を備える。
【００２３】
上記の課題を解決するために、請求項５に記載の発明は、発話された音声に含まれる発話語のうち認識されるべき語である認識語を、前記音声に対応する音声情報に基づいて認識する音声認識装置において、複数の前記認識語について、当該認識語として発話される可能性のある語を認識語モデルとして予め複数蓄積記憶するデータベース等の認識語モデル蓄積手段と、前記認識語以外の前記発話語である不要語として発話される可能性のある語を、不要語モデルとして予め複数蓄積記憶するデータベース等の不要語モデル蓄積手段と、前記音声を発する発話者が発した前記認識語として過去に認識された当該認識語に基づいて前記蓄積記憶されている不要語モデル及び認識語モデルを夫々に更新する話者適応処理部等のモデル更新手段と、前記不要語モデルと前記音声情報とに基づいて、当該不要語モデルの当該音声情報に対する尤度である不要語尤度を算出する尤度計算部等の尤度算出手段と、前記モデル更新手段により前記不要語モデルが更新された回数に基づいて前記不要語尤度を算出する際に用いられる補正値を更新するペナルティ調整処理部等の補正値更新手段と、前記更新された認識語モデル及び不要語モデルと、前記音声情報と、を、前記更新された補正値を加味して照合することにより前記認識語を認識するマッチング処理部等の認識手段と、を備える。
【００２４】
上記の課題を解決するために、請求項８に記載の発明は、発話された音声に含まれる発話語のうち認識されるべき語である複数の認識語について、当該認識語として発話される可能性のある語を認識語モデルとして予め複数蓄積記憶するデータベース等の認識モデル蓄積手段と、前記認識語以外の前記発話語である不要語として発話される可能性のある語を、不要語モデルとして予め複数蓄積記憶するデータベース等の不要語モデル蓄積手段と、を備え、前記音声に対応する音声情報に基づいて前記認識語を認識する音声認識システムにおいて実行される音声認識方法において、前記音声を発する発話者が発した前記認識語として過去に認識された当該認識語に基づいて前記蓄積記憶されている不要語モデル及び認識語モデルを夫々別個に更新するモデル更新工程と、前記更新された認識語モデル及び不要語モデルと、前記音声情報と、を照合することにより前記認識語を認識する認識工程と、を含み、前記モデル更新工程においては、前記過去に認識された前記認識語に基づいて、更新前の前記不要語モデルから更新後の当該不要語モデルへの当該不要語モデルの変化を示す不要語変化ベクトルを、前記認識語モデルの更新処理と同一の更新処理を前記不要語モデルの更新について適用した場合に対応する当該不要語変化ベクトルよりも小さく設定して当該不要語モデルの更新を行うように構成される。
【００２５】
上記の課題を解決するために、請求項９に記載の発明は、発話された音声に含まれる発話語のうち認識されるべき語である複数の認識語について、当該認識語として発話される可能性のある語を認識語モデルとして予め複数蓄積記憶するデータベース等の認識モデル蓄積手段と、前記認識語以外の前記発話語である不要語として発話される可能性のある語を、不要語モデルとして予め複数蓄積記憶するデータベース等の不要語モデル蓄積手段と、を備え、前記音声に対応する音声情報に基づいて前記認識語を認識する音声認識システムにおいて実行される音声認識方法において、前記音声を発する発話者が発した前記認識語として過去に認識された当該認識語に基づいて前記蓄積記憶されている不要語モデル及び認識語モデルを夫々別個に更新するモデル更新工程と、前記不要語モデルと前記音声情報とに基づいて、当該不要語モデルの当該音声情報に対する尤度である不要語尤度を算出する尤度算出工程と、前記不要語モデルの更新処理を行うときにのみ前記不要語尤度を算出する際に用いられる補正値を更新する補正値更新工程と、前記更新された認識語モデル及び不要語モデルと、前記音声情報と、を、前記更新された補正値を加味して照合することにより前記認識語を認識する認識工程と、を含んで構成される。
【００２６】
上記の課題を解決するために、請求項１０に記載の発明は、発話された音声に含まれる発話語のうち認識されるべき語である複数の認識語について、当該認識語として発話される可能性のある語を認識語モデルとして予め複数蓄積記憶するデータベース等の認識モデル蓄積手段と、前記認識語以外の前記発話語である不要語として発話される可能性のある語を、不要語モデルとして予め複数蓄積記憶するデータベース等の不要語モデル蓄積手段と、を備え、前記音声に対応する音声情報に基づいて前記認識語を認識する音声認識システムにおいて実行される音声認識方法において、
前記音声を発する発話者が発した前記認識語として過去に認識された当該認識語に基づいて前記蓄積記憶されている不要語モデル及び認識語モデルを夫々に更新するモデル更新工程と、
前記不要語モデルと前記音声情報とに基づいて、当該不要語モデルの当該音声情報に対する尤度である不要語尤度を算出する尤度算出工程と、
前記モデル更新工程において前記不要語モデルが更新された回数に基づいて前記不要語尤度を算出する際に用いられる補正値を更新する補正値更新工程と、
前記更新された認識語モデル及び不要語モデルと、前記音声情報と、を、前記更新された補正値を加味して照合することにより前記認識語を認識する認識工程と、を含んで構成される。
【００２７】
上記の課題を解決するために、請求項１１に記載の発明は、発話された音声に含まれる発話語のうち認識されるべき語である複数の認識語について、当該認識語として発話される可能性のある語を認識語モデルとして予め複数蓄積記憶するデータベース等の認識モデル蓄積手段と、前記認識語以外の前記発話語である不要語として発話される可能性のある語を、不要語モデルとして予め複数蓄積記憶するデータベース等の不要語モデル蓄積手段と、を備え、前記音声に対応する音声情報に基づいて前記認識語を認識する音声認識システムに含まれるコンピュータを、前記音声を発する発話者が発した前記認識語として過去に認識された当該認識語に基づいて前記蓄積記憶されている不要語モデル及び認識語モデルを夫々別個に更新するモデル更新手段、及び、前記更新された認識語モデル及び不要語モデルと、前記音声情報と、を照合することにより前記認識語を認識する認識手段、として機能させる音声認識用プログラムであって、前記モデル更新手段として機能させる前記コンピュータを、前記過去に認識された前記認識語に基づいて、更新前の前記不要語モデルから更新後の当該不要語モデルへの当該不要語モデルの変化を示す不要語変化ベクトルを、前記認識語モデルの更新処理と同一の更新処理を前記不要語モデルの更新について適用した場合に対応する当該不要語変化ベクトルよりも小さく設定して当該不要語モデルの更新を行うように機能させる。
【００２８】
上記の課題を解決するために、請求項１２に記載の発明は、発話された音声に含まれる発話語のうち認識されるべき語である複数の認識語について、当該認識語として発話される可能性のある語を認識語モデルとして予め複数蓄積記憶するデータベース等の認識モデル蓄積手段と、前記認識語以外の前記発話語である不要語として発話される可能性のある語を、不要語モデルとして予め複数蓄積記憶するデータベース等の不要語モデル蓄積手段と、を備え、前記音声に対応する音声情報に基づいて前記認識語を認識する音声認識システムに含まれるコンピュータを、前記音声を発する発話者が発した前記認識語として過去に認識された当該認識語に基づいて前記蓄積記憶されている不要語モデル及び認識語モデルを夫々別個に更新するモデル更新手段、前記不要語モデルと前記音声情報とに基づいて、当該不要語モデルの当該音声情報に対する尤度である不要語尤度を算出する尤度算出手段、前記不要語モデルの更新処理を行うときにのみ前記不要語尤度を算出する際に用いられる補正値を更新する補正値更新手段、及び、前記更新された認識語モデル及び不要語モデルと、前記音声情報と、を、前記更新された補正値を加味して照合することにより前記認識語を認識する認識手段、として機能させる。
【００２９】
上記の課題を解決するために、請求項１３に記載の発明は、発話された音声に含まれる発話語のうち認識されるべき語である複数の認識語について、当該認識語として発話される可能性のある語を認識語モデルとして予め複数蓄積記憶するデータベース等の認識モデル蓄積手段と、前記認識語以外の前記発話語である不要語として発話される可能性のある語を、不要語モデルとして予め複数蓄積記憶するデータベース等の不要語モデル蓄積手段と、を備え、前記音声に対応する音声情報に基づいて前記認識語を認識する音声認識システムに含まれるコンピュータを、前記音声を発する発話者が発した前記認識語として過去に認識された当該認識語に基づいて前記蓄積記憶されている不要語モデル及び認識語モデルを夫々に更新するモデル更新手段、前記不要語モデルと前記音声情報とに基づいて、当該不要語モデルの当該音声情報に対する尤度である不要語尤度を算出する尤度算出手段、前記モデル更新工程において前記不要語モデルが更新された回数に基づいて前記不要語尤度を算出する際に用いられる補正値を更新する補正値更新手段、及び、前記更新された認識語モデル及び不要語モデルと、前記音声情報と、を、前記更新された補正値を加味して照合することにより前記認識語を認識する認識手段、として機能させる。
【００３０】
上記の課題を解決するために、請求項１４に記載の発明は、請求項１１から１３のいずれか一項に記載の音声認識用プログラムが前記コンピュータで読取可能に記録されている。
【００３１】
【発明の実施の形態】
次に、本願に好適な実施の形態について、図面に基づいて説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、車載用のナビゲーション装置に含まれる音声認識装置に対して本願を適用した場合の実施の形態である。
【００３２】
（Ｉ）本願の原理
始めに、具体的な実施の形態について説明する前に、本願の原理について、図１を用いて説明する。なお、図１は本願の第１の原理を説明する模式図であって、キーワードモデル及び不要語モデルの夫々に対して本願に係る話者適応処理を施す前後の各モデルの変化を示す模式図である。
【００３３】
入力された音声に対応する音声情報に対する上述した不要語モデルの過度の適応を排除すべく、本願では、第１に、不要語モデルに対する更新処理を新規にすることによりこれに対応している。
【００３４】
すなわち、図１に示すように、話者適応処理による更新前のキーワードモデル及び不要語モデル（図１中「○」で示されている）に対してキーワードモデル及び不要語モデルに共通の話者適応処理をした場合には、図１中の「○」から「●」に示すモデルに夫々更新されるところ、本願の第１の原理では、不要語モデルについてのみ、適応前の不要語モデル（○）から適応後の不要語モデル（●）への変化を示す不要語変化ベクトル（この不要語変化ベクトルは、不要語モデルを更新するための変換行列に対応するものである）を予め設定されている比率で内分するの内分点（図１中「★」で示す）をもって更新後の不要語モデルとする。つまり、不要語モデルにつき、キーワードモデルと同一の話者適応処理を施したときに得られる不要語変化ベクトルよりも小さい不要語変化ベクトルをもって当該不要語モデルを更新するのである。
【００３５】
因みに、図１に示されている「キーワード変化ベクトル」は、同様にキーワードモデルを更新するための変換行列に対応するものである。
【００３６】
上述した本願の第１の原理の結果、音声情報に対するキーワードモデルの尤度に対して、当該音声情報に対応する不要語モデルの尤度の方が低くなり、上述した如き不要語モデルの過度の適応を防止することができる。
【００３７】
次に、第２の原理として、本願では、不要語モデルに対する話者適応処理の実行状況、具体的には、話者適応処理を実行するか否か、又は話者適応処理を実行した回数に応じて、音声情報に対する不要語モデルの尤度を低減させるペナルティ処理の実行態様を変更する。すなわち、話者適応処理の実行状況に応じて不要語モデルの当該尤度が、キーワードモデルの音声情報に対する尤度よりも低くなるように上記ペナルティ処理の実行態様を変更するのである。
【００３８】
そして、この本願の第２の原理の場合でも、その結果としては音声情報に対するキーワードモデルの尤度に対して当該音声情報に対応する不要語モデルの尤度の方が低るので、上述した如き不要語モデルの過度の適応を防止することができる。
【００３９】
（ＩＩ）本願の実施形態
次に、上述した各原理を踏まえた本願の実施形態について、具体的に図２乃至図６を用いて説明する。
【００４０】
なお、図２乃至図５は、実施形態係るナビゲーション装置の概要構成及び疎の細部構成を夫々示すブロック図であり、図６は本願に係る話者適応処理を示すフローチャートである。
【００４１】
先ず、本願に係るナビゲーション装置の概要構成及び動作について、図２を用いて説明する。
【００４２】
図２に示すように、本願に係るナビゲーション装置１００は、図示しないアンテナに接続され、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ    Ｓｙｓｔｅｍ）データを受信するＧＰＳ受信部１１０と、車両の走行速度等の走行データを検出するセンサ部１２０と、ＧＰＳデータ及び走行データに基づいて自車位置を算出するインターフェース１３０と、ＶＩＣＳ（Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ    ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ    Ｓｙｓｔｅｍ）データを受信するＶＩＣＳデータ受信部１４０と、地図データが予め格納されている地図データ格納部１５０と、使用者が各設定を行うと共にシステムに命令を入力する際に用いられる操作部１６０と、使用者の音声を集音するマイクロホン１７０と、マイクロホン１７０によって集音された音声から当該音声により指示された命令を認識する本願に係る音声認識部３００と、地図データ及び車両の位置を表示する表示部１８０と、バッファメモリ１９０を用いて表示部１８０を制御する表示制御部２００と、経路誘導などの音声を生成する音声処理回路２１０と、音声処理回路２１０から出力された音声信号を拡声するスピーカ２２０と、電話公衆網回線やインターネット回線とアンテナを介して通信を行う通信部２３０と、経路探索などのナビゲーション処理を行うと共に、システム全体の制御を行うシステム制御部２４０と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）／ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）２５０と、により構成され、システム制御部２４０と各部はバス２６０により接続されている。
【００４３】
上記の構成において、ＧＰＳ受信部１１０は、ＧＰＳに属する複数の人工衛星からの航法電波を、アンテナを介して受信すると共に、この受信した電波に基づいて移動体の現在位置の擬似座標値を計算してＧＰＳデータとしてインターフェース１３０に出力する。
【００４４】
また、センサ部１２０は、車両の走行速度、加速度及び方位角の走行データを検出し、当該検出した走行データをインターフェース１３０に出力する。
【００４５】
より具体的には、センサ部１２０は、先ず、車両の走行速度を検出し、その検出した速度をパルス又は電圧の形態を有する速度データに変換してインターフェース１３０に出力する。
【００４６】
次に、センサ部１２０は、重力加速度と車両の移動により発生する加速度とを比較することにより、上下方向の車両の移動状態を検出し、当該検出した移動状態を示す加速度データをパルス又は電圧の形態に変換してインターフェース１３０に出力する。
【００４７】
更に、センサ部１２０は、いわゆるジャイロセンサを備え、車両の方位角、即ち車両が進行している進行方向を検出し、検出した方位角をパルス又は電圧の形態を有する方位角データに変換してインターフェース１３０に出力する。
【００４８】
これらにより、インターフェース１３０は、センサ部１２０及びＧＰＳ受信部１１０とシステム制御部２４０との間のインターフェース１３０処理を行い、入力されたＧＰＳデータと走行データに基づいて自車位置を算出して当該自車位置を自車位置データとしてシステム制御部２４０に出力する。
【００４９】
なお、この自車位置データは、システム制御部２４０において地図データと照合されることにより、いわゆるマップマッチング処理等に供される。
【００５０】
次に、ＶＩＣＳデータ受信部１４０は、ＦＭ多重放送などの電波を受信することによってＶＩＣＳデータを取得し、当該取得したＶＩＣＳデータをシステム制御部２４０に出力する。ここで、ＶＩＣＳとは、道路交通情報通信システムのことを示し、ＶＩＣＳデータとは、渋滞、事故、規制などの道路交通情報をいう。
【００５１】
更に、地図データ格納部１５０は、例えば、ハードディスク（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｃ）を含んで構成されており、予め記録されている道路地図などの地図データその他の走行案内に必要な情報（以下、地図データ等という。）を当該ハードディスクから読み出すと共に、読み出した地図データ等をシステム制御部２４０に出力する。
【００５２】
ここで、当該地図データ等には、ナビゲーション動作に必要な道路形状データを含む地図データの他、公園や店舗などの目的地の名称、位置データなどの各種関連データが道路形状データに対応付けられて記憶されていると共に、地図全体がメッシュ状の複数のブロックに分割され、各ブロックに対応する地図データがブロック地図データとして管理されるようになっている。
【００５３】
一方、操作部１６０は、各種確認ボタン、選択ボタン及び数字キー等の多数のキーを含むリモートコントロール装置等により構成されており、特に、音声認識の処理開始命令等の使用者（運転者）の命令を入力するために用いられる。
【００５４】
他方、音声認識部３００には、マイクロホン１７０に入力された使用者から発生された発話音声が入力されるものであり、より具体的には、当該音声認識部３００は、ナビゲーション装置１００の操作コマンドとして入力された発話音声を解析し、解析結果をシステム制御部２４０に出力する。
【００５５】
なお、本実施形態における音声認識部３００の構成及び動作の詳細については後述する。
【００５６】
次に、表示部１８０は、例えばＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ    Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）又は液晶表示素子等により構成され、表示制御部２００の制御の下、上記地図データ等を種々の態様で表示すると共に、これに重畳して自車位置などの経路案内に必要な各種状態を表示する。なお、この表示部１８０は、地図データ等以外のコンテンツ情報等を表示するようにもなっており、表示制御を介してシステム制御部２４０の指示に基づいて各コンテンツ情報を表示する。
【００５７】
このため、表示制御部２００には、システム制御部２４０を介して入力された地図データ等が入力されるようになっており、当該表示制御部２００は、このシステム制御部２４０の指示に基づいて上述のような表示部１８０に表示すべき表示データを生成し、バッファメモリ１９０に一時的に保存しつつ、所定のタイミングでバッファメモリ１９０から表示データを読み出して表示部１８０に表示出力するようになっている。
【００５８】
次に、音声処理回路２１０は、システム制御部２４０の指示に基づいて音声信号を生成し、生成した音声信号を、スピーカ２２０を介して拡声するものであり、より具体的には、例えば次の交差点における車両の進行方向や走行案内上運転者に直接告知すべき渋滞情報又は通行止め情報等を含む経路誘導に関する情報、及び音声認識部３００において認識された音声認識結果を音声信号としてスピーカ２２０に出力する。
【００５９】
そして、システム制御部２４０は、ＧＰＳ受信ポート、キー入力ポート、表示制御ポート等の各種入出力ポートを含み、ナビゲーション処理のための全般的な機能を総括的に制御するようになっている。
【００６０】
また、このシステム制御部２４０は、ナビゲーション装置１００全体の動作を制御するようになっており、ＲＯＭ／ＲＡＭ２５０に格納される制御プログラムを読み出して各処理を実行すると共に、当該ＲＯＭ／ＲＡＭ２５０に処理中のデータを一時的に保持することによって経路誘導のための制御を行うようになっている。より具体的には、例えば、このシステム制御部２４０は、ナビゲーションの処理を行う場合に、音声認識部３００、特に後述する話者適応処理部を制御してマイクロホン１７０から入力された使用者の発話音声を解析させると共に当該発話音声を認識させるようになっており、この認識させた発話音声からナビゲーション処理の命令コマンドを取得し各部の制御を行うようになっている。
【００６１】
次に、本願に係る音声認識部３００の細部構成について、図３を用いて説明する。
【００６２】
図３に示すように、実施形態の音声認識部３００は、雑音推定処理部１と、モデル適応処理部２と、雑音低減処理部３と、発話パラメータ計算部４と、尤度算出手段としての尤度計算部５と、音声区間切り出し部６と、マッチング処理部７と、認識手段としての認識結果判定部８と、モデル更新手段としての話者適応処理部９と、補正値更新手段としてのペナルティ調整処理部１０と、認識語モデル蓄積手段及び不要語モデル蓄積手段としてのデータベース１１と、により構成されている。
【００６３】
次に、動作を説明する。
【００６４】
先ず、発話された音声がマイクロホン１７０により電気信号に変換され、音声情報Ｓｉｎとして音声認識部３００に入力されてくると、当該音声情報Ｓｉｎは、雑音推定処理部１、雑音低減処理部３及び音声区間切り出し部６に夫々出力される。
【００６５】
そして、雑音推定処理部１は、当該音声情報Ｓｉｎにおける発話開始部分から数百ｍｓｅｃ程度の区間からモデル適応処理のためのいわゆる雑音モデル（音声認識用の適応パラメータの一つ）と、雑音低減処理部３における部雑音低減処理のための雑音パラメータと、を算出し、当該雑音モデルＳｚをモデル適応処理部２に出力すると共に雑音パラメータＳｚｐを雑音低減処理部３へ出力する。
【００６６】
次に、モデル適応処理部２は、後述するデータベース１１内に予め格納されている不特定話者用の音響モデル（不特定話者用ＨＭＭ）Ｓｍを読み出し、当該音響モデルＳｍと上記雑音モデルＳｚを用いていわゆるモデル適応を行い、当該モデル適応後の音響モデルＳｍｄを尤度計算部５へ出力する。なお、ここではモデル適応を行っているが、モデル適応を行わずに、音響モデルＳｍを直接尤度計算部５に出力するようにしてもよい。
【００６７】
一方、上記雑音パラメータＳｚｐが入力されている雑音低減処理部３は、発話を含む上記音声情報Ｓｉｎ全体に対して雑音低減処理を施し、雑音低減音声情報Ｓｚｎを生成して発話パラメータ計算部４へ出力する。この雑音低減処理として代表的なものは、いわゆるスペクトルサブトラクション処理が挙げられる。
【００６８】
そして、発話パラメータ計算部４は、上記雑音低減音声情報Ｓｚｎを、当該雑音低減音声情報Ｓｚｎに対応する発話の特徴パラメータＳｐｍに変換し、尤度計算部５及び話者適応処理部９に出力する。ここで、この特徴パラメータとして代表的なものは、いわゆるＬＰＣ（Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  Ｃｏｄｉｎｇ）ケプストラムが挙げられる。
【００６９】
これにより、尤度計算部５は、後述する更新ペナルティ情報Ｓｔｐに基づいて、上記音響モデルＳｍｄと上記特徴パラメータＳｐｍとの尤度を各音響モデルＳｍｄ毎に求め、当該尤度を示す尤度情報Ｓｌｌを生成してマッチング処理部７へ出力する。この尤度計算部５の処理については、後ほど詳述する。
【００７０】
他方、音声区間切り出し部６は、音声情報Ｓｉｎに基づいて予め設定されている音声区間の推定を行い、その推定結果としての切り出し音声情報Ｓａｒを生成してマッチング処理部７へ出力する。
【００７１】
そして、マッチング処理部７は、上記尤度情報Ｓｌｌにより示される尤度を用い、上記切り出し音声情報Ｓａｒにおける音声区間の範囲でいわゆるマッチング処理を行い、認識対象となるキーワード全てにおいて、夫々の類似度を示すスコアを計算し、スコア情報Ｓｓｃとして当該各キーワード毎に認識結果判定部８へ出力する。
【００７２】
これにより、認識結果判定部８は、各キーワード毎の上記スコア情報Ｓｓｃの中から最大の値を有するスコア情報Ｓｓｃに対応するキーワードを、認識結果情報Ｓｒｔとして話者適応処理部９及びバス２６０へ出力する。
【００７３】
これらの音声認識処理と並行して、話者適応処理部９は、上記認識結果情報Ｓｒｔ及び特徴パラメータＳｐｍに基づいて、本願に係る話者適応処理を行う。
【００７４】
このとき、データベース１１は、上記キーワードモデル及び不要語モデルを含む音響モデルを格納していると共に、尤度計算用の上記ペナルティを各音響モデル毎に格納している。
【００７５】
そして、話者適応処理部９は、先ず、話者適応前の音響モデル（上記キーワードモデル及び不要語モデルを含む。以下、同様）を音響モデルＳｍとして読み出し、その読み出した音響モデルを上記特徴パラメータＳｐｍ及び認識結果情報Ｓｒｔを用いて後ほど詳述する処理により更新し、その更新後の音響モデルを、更新音響モデルＳｍｐとしてデータベース１１内に再格納させると共にペナルティ調整処理部１０へ出力する。
【００７６】
他方、ペナルティ調整処理部１０は、上記更新音響モデルＳｍｐと更新前の音響モデルＳｍと間の相違に基づいて、不要語モデルの尤度に対するペナルティを変更する。具体的には、ペナルティ調整処理部１０は、話者適応処理が施される前のペナルティ並びに更新前の音響モデルを、ペナルティ情報Ｓｍｔとしてデータベース１１から読み出し、これらと上記更新音響モデルＳｍｐを用いてペナルティ情報Ｓｍｔ内のペナルティを更新し、その更新後のペナルティに対応する更新ペナルティ情報Ｓｔｐを生成してデータベース１１内に再格納させると共に、必要なタイミングで尤度計算部５に出力して上述した尤度計算に供させる。このペナルティ調整処理部１０の処理についても後ほど詳述する。
【００７７】
そして、夫々更新された更新音響モデルＳｍｐ及び更新ペナルティ情報Ｓｔｐは、データベース１１内において蓄積され、次回の発話認識の際に上述した如く使用される。
【００７８】
次に、上述した一連の構成部材のうち、話者適応処理９及びペナルティ調整処理部１０の構成及び動作について、図４を用いて説明する。なお、図４において、図３に示す構成部材と同様の構成部材については、同様の部材番号を付している。
【００７９】
図４に示すように、話者適応処理部９は、モデル更新パラメータ算出部９１と、キーワードモデル適応処理部９３と、不要語モデル適応処理部９２と、により構成されている。
【００８０】
次に、動作を説明する。
【００８１】
先ず、モデル更新パラメータ算出部９１は、上記特徴パラメータＳｐｍ及び認識結果情報Ｓｒｔを用いて、キーワードモデル及び不要語モデルの夫々につき、夫々のモデルに含まれている一つ一つの語に対応する細部モデル毎に、これらを更新するためのパラメータを算出し、キーワードモデル内の細部モデル更新用のパラメータを更新パラメータＳｐｍｋとしてキーワードモデル適応処理部９３へ出力すると共に、不要語モデル内の細部モデル更新用のパラメータを更新パラメータＳｐｍｏとして不要語モデル適応処理部９２へ出力する。このとき、当該更新パラメータＳｐｍｋ及びＳｐｍｏは、従来と同様の手法により算出されてキーワードモデル適応処理部９３及び不要語モデル適応処理部９２へ出力される。
【００８２】
そして、キーワードモデル適応処理部９３は、データベース１１から音響モデルＳｍとして読み出されたキーワードモデルＳｍｋを、更新パラメータＳｐｍｋを用いて更新し、更新されたキーワードモデルＳｍｋを更新キーワードモデルＳｋｐとして上記更新音響モデルＳｍｐの一部としてデータベース１１に出力して再格納させる。
【００８３】
ここで、キーワード適応処理部９３において実行されるキーワードモデルＳｍｋの更新処理は、具体的には、従来と同様のＭＬＬＲ法又はＭＡＰ法等の話者適応法を用いて実行される。このとき、ＭＬＬＲ法とは最尤線形回帰法のことであり、具体的には、特定の話者の発話特徴空間へデータベース１１内に格納されている全てのモデルを重畳するように当該モデルを更新する手法である。また、ＭＡＰ法とは最大事後確率推定法のことであり、具体的には、音声情報Ｓｉｎとして一個のサンプルが与えられる度に事後確率が最大となるようにモデルを更新する手法である。
【００８４】
一方、不要語モデル適応処理部９２は、データベース１１から音響モデルＳｍとして読み出された不要語モデルＳｍｏを、更新パラメータＳｐｍｏに対して後述する重み付け処理を施して得られる更新パラメータを用いて更新し、更新された不要語モデルＳｍｏを更新不要語モデルＳｏｐとして上記更新音響モデルＳｍｐの一部としてデータベース１１に出力して再格納させると共に、当該更新不要語モデルＳｏｐをペナルティ調整処理部１０へ出力する。
【００８５】
そして、ペナルティ調整処理部１０は、予めペナルティ情報Ｓｍｔとしてデータベース１１から読み出されている話者適応処理が施される前のペナルティ値並びに更新前の音響モデルと上記更新音響モデルＳｍｐを用いて、キーワードモデルの尤度算出に用いられるペナルティ値よりも不要語モデルの尤度算出に用いられるペナルティ値が大きくなるようにして当該不要語モデルの尤度算出に用いられるペナルティ値のみを更新し、その更新後の各ペナルティ値に対応する更新ペナルティ情報Ｓｔｐを生成してデータベース１１内に再格納させると共に、必要なタイミングで尤度計算部５に出力する。
【００８６】
次に、不要語モデル適応処理部９２の細部構成及び動作について、図５を用いて説明する。
【００８７】
図５に示すように、不要語モデル適応処理部９２は、適応パラメータ重み付け部９２１と、不要語モデル更新部９２２と、により構成されている。
【００８８】
次に動作を説明する。
【００８９】
先ず、適応パラメータ重み付け部９２１は、モデル更新パラメータ算出部９１から出力されてくる更新パラメータＳｐｍｏに対して重み付け処理を施し、当該重み付け更新パラメータＳｖとして不要語モデル更新部９２２に出力する。
【００９０】
そして、不要語モデル更新部９２２は、データベース１１から入力されている不要語モデルＳｍｏを、更新パラメータＳｖを用いて更新し、上記更新不要語モデルＳｏｐとしてデータベース１１に出力して再格納させる。
【００９１】
ここで、不要語モデル適応処理部９２全体の処理をより具体的に説明すると、先ず、話者適応処理をＭＬＬＲ法により行う場合には、更新前の不要語モデルＳｍｏをμとし、更新不要語モデルＳｏｐをμ’とし、変換行列をＷとし、単位行列をＩとし、当該変換行列に対するオフセットベクトルをｂとし、予め実験的に設定されている重み付け係数をαとしたとき、下記式（１）
【００９２】
【数２】
μ’＝｛α×Ｗ＋（１−α）×Ｉ｝×μ＋α×ｂ  …  （１）
に基づいて不要語モデルＳｏｐが算出される。ＭＬＬＲ法による更新の場合には、この式（１）に基づいた更新により図１に示す不要語変化ベクトルが短くなるので、結果として不要語モデルの尤度を、キーワードモデルの尤度に対して相対的に下げることができる。
【００９３】
一方、話者適応処理をＭＡＰ法により行う場合には、更新前の不要語モデルＳｍｏをμとし、更新不要語モデルＳｏｐをμ’とし、特徴パラメータＳｐｍの時間長をｎとし、単位行列をＩとし、特徴パラメータＳｐｍの単位時間平均をｃとし、ＭＡＰ適応パラメータをτとしたとき、下記式（２）
【００９４】
【数３】
μ’＝｛τ／（ｎ＋τ）×Ｉ｝×μ＋（ｎ×ｃ）／（ｎ＋τ）  …  （２）
に基づいて不要語モデルＳｏｐを算出する際のＭＡＰ適応パラメータτの値を、キーワードモデルＳｍｋをＭＡＰ法により更新する場合の当該ＭＡＰ適応パラメータτの値よりも大きい値として更新不要語モデルＳｏｐが算出される。ＭＡＰ法による更新の場合には、この式（２）に基づいた更新におけるＭＡＰ適応パラメータτの変更により図１に示す不要語変化ベクトルが短くなるので、結果として不要語モデルの尤度を、キーワードモデルの尤度に対して相対的に下げることができる。
【００９５】
次に、以上詳述してきた話者適応処理の全体を、図６に示すフローチャートに基づいて説明する。
【００９６】
図６に示すように、上述してきた話者適応処理においては、先ず、最初に入力されてくる音声情報Ｓｉｎに基づいて、上記雑音推定処理部１、モデル適応処理部２、雑音低減処理部３、発話パラメータ計算部４、尤度計算部５、音声区間切り出し部６、マッチング処理部７及び認識結果判定部８により上述してきた一連の音声認識処理を行い（ステップＳ１）、その結果を用いて上記モデル更新パラメータ算出部９１により従来と同様の手法により更新パラメータＳｐｍｏ及びＳｐｍｋを算出する（ステップＳ２）。
【００９７】
次に、認識された音声情報Ｓｉｎに付加されているフラグ等を参照すること等により上記各更新パラメータＳｐｍｏ又はＳｐｍｋが更新の対象とするモデルそのものが不要語モデルであるか否かを判定する（ステップＳ３）。
【００９８】
そして、その対象のモデルがキーワードモデルである場合には（ステップＳ３；ＮＯ）、上記キーワードモデル適応処理部９３において、更新パラメータＳｐｍｋを用いて当該キーワードモデルＳｍｋを更新し（ステップＳ５）、その更新後の更新キーワードモデルＳｋｐをデータベース１１内に再格納して（ステップＳ７）、次の音声認識処理に移行する。
【００９９】
他方、ステップＳ３の判定において、その対象のモデルが不要語モデルである場合には（ステップＳ３；ＹＥＳ）、上記更新パラメータＳｐｍｏを用いて、上記不要語モデル適応処理部９２において本願に係る更新処理を実行する（ステップＳ４）。
【０１００】
次に、上記ペナルティ調整処理部１０において、上記ステップＳ４において更新された更新不要語モデルＳｏｐ及びデータベース１から取得した更新前のペナルティ情報Ｓｍｔを用いて上述したペナルティ値の更新を行う箇所である。
【０１０１】
そして、その更新後の更新不要語モデルＳｏｐ及び更新ペナルティ情報Ｓｔｐをデータベース１１内に再格納して（ステップＳ７）、次の音声認識処理に移行する。
【０１０２】
以上説明したように、実施形態に係る音声認識部３００の動作によれば、不要語モデルＳｍｏの更新において、不要語変化ベクトルを、キーワードモデルＳｍｋの更新処理と同一の更新処理を不要語モデルＳｍｏの更新について適用した場合に対応する当該不要語変化ベクトルよりも小さく設定して当該不要語モデルＳｍｏの更新を行うので、結果として、不要語モデルＳｍｏの音声情報Ｓｉｎに対する尤度がキーワードモデルＳｍｋの当該音声情報Ｓｉｎに対する尤度に対して相対的に低くなった状態でキーワードの認識が行われるので、音声情報Ｓｉｎに対して不要語モデルＳｍｏが過度に適応されることがなく、キーワードの認識率を向上させることができる。
【０１０３】
また、最尤線形回帰法を用いる場合に上記式（１）により不要語モデルＳｍｏを更新するので、簡易な処理で、不要語モデルＳｍｏの音声情報Ｓｉｎに対する尤度をキーワードモデルＳｍｋの当該音声情報Ｓｉｎに対する尤度に対して相対的に低く設定して当該不要語モデルＳｍｏを更新することができる。
【０１０４】
更に、最大事後確率推定法を用いる場合に、不要語モデルＳｍｏの更新に用いられるＭＡＰ適応パラメータτの値をキーワードモデルＳｍｋの更新に用いられる当該ＭＡＰ適応パラメータτの値よりも相対的に高い値として不要語モデルＳｍｏを更新するので、簡易な処理で、不要語モデルＳｍｏの音声情報Ｓｉｎに対する尤度をキーワードモデルＳｍｋの当該音声情報Ｓｉｎに対する尤度に対して相対的に低く設定して当該不要語モデルＳｍｏを更新することができる。
【０１０５】
更にまた、不要語モデルＳｍｏの更新処理を行うときにのみペナルティを更新するので、結果として、不要語モデルＳｍｏの音声情報Ｓｉｎに対する尤度がキーワードモデルＳｍｋの当該音声情報Ｓｉｎに対する尤度に対して相対的に低くなった状態でキーワードの認識が行われることとなり、音声情報Ｓｉｎに対して不要語モデルＳｍｏが過度に適応されることがなく、キーワードの認識率を向上させることができる。
【０１０６】
また、ペナルティ値の更新制御（図６ステップＳ６参照）と、話者適応処理によるモデル更新処理の制御（図６ステップＳ４参照）とを重畳して行うので、より効果的にキーワードの認識率を高めることができる。
【０１０７】
なお、上述した実施形態では、ペナルティ値の更新制御（図６ステップＳ６参照）と、話者適応処理によるモデル更新処理の制御（図６ステップＳ４参照）とを重畳して行う場合について説明したが、これ以外に、ペナルティ値の更新制御を全く行わずに話者適応処理によるモデル更新処理の制御のみを行う場合に本願を適用することも可能である。この場合における音声認識処理部の構成は、図７に示すように、図３に示す実施形態の音声認識部３００からペナルティ調整処理部１０並びに関連する情報の入出力を全て省いた音声認識部３００’の構成となる。この構成の場合でも、キーワードの認識率の向上を図ることができる。
【０１０８】
更にこれとは逆に、話者適応処理によるモデル更新処理の制御を全く行わずにペナルティ値の更新制御のみを行う場合に本願を適用することも可能である。この場合における音声認識処理部の構成は、図３に示す実施形態の音声認識部３００において、話者適応処理部９における処理を従来と全く同様の話者適応処理に置換した構成となる。この構成の場合でも、キーワードの認識率の向上を図ることができる。
【０１０９】
更にまた、ペナルティ値の更新制御としては、上述した実施形態の場合の他に、不要語モデルＳｍｏが更新された回数に基づいてペナルティ値を更新することとしてもよい。より具体的には、ペナルティ値の最大値（最大ペナルティ値）を予め設定しておき、話者適応処理前に設定されたペナルティ値と最大ペナルティ値をｎ（ｎは自然数）等分し、話者適応処理を繰返すに従って、最大ペナルティ値に達するまでｎ等分したペナルティ値を加えていくように構成することができる。この場合でも、結果として、不要語モデルＳｍｏの音声情報Ｓｉｎに対する尤度がキーワードモデルＳｍｋの当該音声情報Ｓｉｎに対する尤度に対して相対的に低くなった状態でキーワードの認識が行われることとなり、音声情報Ｓｉｎに対して不要語モデルＳｍｏが過度に適応されることがなく、キーワードの認識率を向上させることができる。
【０１１０】
また、これ以外のペナルティ値の更新制御としては、不要語モデルＳｍｏやキーワードモデルＳｍｋの適応量（より具体的には、例えば話者適応処理前後の音響モデルの平均ベクトルの差の絶対値）に応じてペナルティ値の変更量を制御することもできる。
なお、図６に示すフローチャートに対応するプログラムを、フレキシブルディスク又はハードディスク等の情報記録媒体に記録しておき、又はインターネット等のネットワークを介して取得して記録しておき、これをマイクロコンピュータ等の汎用のコンピュータで読み出して実行することにより、当該コンピュータを、実施形態における音声認識部３００として機能させることも可能である。
【０１１１】
【実施例】
次に、本願の構成による具体的な効果を示す実験例として、不要語モデルＳｍｏに対するＭＡＰ法による話者適応処理に対して本願を適用した場合の認識率の上昇度を示す実験例を図８を用いて説明する。なお、図８は当該実験結果を示すグラフ図である。
【０１１２】
なお、図８は、ＭＡＰ法による話者適応処理において、キーワードモデルＳｍｋに対する話者適応処理におけるＭＡＰ適応パラメータτの値は「２０」で一定とし、不要語モデルＳｍｏに対する話者適応処理におけるＭＡＰ適応パラメータτの値を「１０」から段階的に増加させたときの認識率の変化を示すものである。
【０１１３】
なお、実験条件としては、▲１▼ノイズ混合学習モデルを使用し、▲２▼連続認識を使用したナビゲーションコマンド語の認識結果であり、▲３▼停止時で男性９名と女性８名が発した音声に対する認識率をプロットしたものであり、▲４▼実験例１はキーワード長よりも短い不要語発話が含まれる音声で実験した結果であり、▲５▼実験例２は、キーワード長と同等以上の長さ不要語発話が含まれる音声で実験した結果を示している。
【０１１４】
また、ＭＡＰ適応パラメータτ＝∞の場合はは不要語モデルＳｍｏのＭＡＰ法による話者適応処理を行わない場合の認識率に相当し、「適応なし」の欄の実験結果はキーワードモデルＳｍｋ及び不要語モデルＳｍｏ双方についてＭＡＰ法による話者適応処理を行わない場合の認識率を示す。
【０１１５】
図８から明らかな如く、本願によれば、認識率が５％乃至１５％向上することが判明した。
【図面の簡単な説明】
【図１】本願の原理を示す模式図である。
【図２】実施形態に係るナビゲーション処理の概要構成を示すブロック図である。
【図３】実施形態に係る音声認識部の細部構成を示すブロック図である。
【図４】実施形態に係る話者適応処理部等の細部構成を示すブロック図である。
【図５】実施形態に係る不要語モデル適応処理部等の細部構成を示すブロック図である。
【図６】実施形態に係る音声認識処理を示すフローチャートである。
【図７】変形形態に係る音声認識部の細部構成を示すブロック図である。
【図８】本願に係る実験例を示すグラフ図である。
【符号の説明】
１…雑音推定処理部
２…モデル適応処理部
３…雑音低減処理部
４…発話パラメータ計算部
５…尤度計算部
６…音声区間切り出し部
７…マッチング処理部
８…認識結果判定部
９…話者適応処理部
１０…ペナルティ調整処理部
１１…データベース
９１…モデル更新パラメータ算出部
９３…キーワードモデル適応処理部
９２…不要語モデル適応処理部
３００…音声認識部
９２１…適応パラメータ重み付け部
９２２…不要語モデル更新部
【図１】
2004325979.tif 000004
【図２】
2004325979.tif 000005
【図３】
2004325979.tif 000006
【図４】
2004325979.tif 000007
【図５】
2004325979.tif 000008
【図６】
2004325979.tif 000009
【図７】
2004325979.tif 000010
【図８】
2004325979.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】平成15年5月7日(2003.5.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2004325979.tif 000012
【図２】
2004325979.tif 000013
【図３】
2004325979.tif 000014
【図４】
2004325979.tif 000015
【図５】
2004325979.tif 000016
【図６】
2004325979.tif 000017
【図７】
2004325979.tif 000018
【図８】
2004325979.tif 000019