(57)【要約】【課題】すでに存在する音響モデルＤＢから、特定環境下にて前記統計的処理を施した音響モデルを生成する。【解決手段】各音響モデルＤＢには音素ＨＭＭデータが記憶されている。音響モデル生成装置１は、判断用テストデータ「こんにちは」の生成に必要な音素ＨＭＭデータを各音響モデルＤＢから受け取り、受け取った音素ＨＭＭデータから「こんにちは」と並べた連結音素データを生成する。判断用テストデータの音声特徴量と、この連結音素データの音声特徴量が類似しているものを選択する。選択されたデータベースに記憶されている同じ音素ＨＭＭデータを、ある比率で組み合わせた合成音素ＨＭＭデータを生成し、これを連結した合成音素連結ＨＭＭデータを生成し、評価値が高くなる比率を求める。選択データベースから全音素についての音素ＨＭＭデータを受け取り前記比率に基づいて各音素ＨＭＭデータを合成して合成音素ＨＭＭデータを生成し、特定環境下の音響モデルとする。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定環境下における音素ＨＭＭデータを生成する音響モデル生成方法であって、
音素ＨＭＭデータを記憶する複数の候補データ記憶装置とネットワーク接続し、
音響データとその表記文字列で構成された前記特定環境下における判断用テストデータが与えられると、前記各候補データ記憶装置から、記憶された音素ＨＭＭデータのうち前記表記文字列に対応する音素ＨＭＭデータを受け取り、この音素ＨＭＭデータを連結して生成した音素連結ＨＭＭデータと、前記判断用テストデータの音響データとの類似度を判断し、
前記得られた類似度に基づいて、前記候補データ記憶装置から選択済み候補データ記憶装置を複数特定し、
前記各選択済み候補データ記憶装置に記憶された音素ＨＭＭデータを音素別に２以上組み合わせた場合に、前記判断用テストデータの表記文字列に対応する音素連結ＨＭＭデータについて、より類似度の高くなる合成割合を求め、
この合成割合で前記各選択済み候補データ記憶装置に記憶された音素ＨＭＭデータを合成させた合成音素ＨＭＭデータを、前記特定環境下における音響モデルとして生成すること、
を特徴とする音響モデル生成方法。
【請求項２】
特定環境下における統計的処理済み音響モデルを生成する音響モデル生成方法であって、以下の各ステップを備えていること、
ネットワーク接続されている複数のデータ記憶装置から選択済み候補データ記憶装置を特定するステップであって、音響データとその表記文字列で構成された前記特定環境下における判断用テストデータとの適合度を各データ記憶装置に記憶された音響モデル単位データを用いて演算した場合の適合度から、選択済み候補データ記憶装置を特定する選択ステップ、
前記選択済み候補データ記憶装置に記憶された音響モデル単位データを単位データごとに２以上組み合わせた合成音響モデル単位データについて、前記判断用テストデータの表記文字列に対応する連結音響モデル単位データとの類似度がより高くなる組合せ比率を決定する組合せ比率決定ステップ、
前記選択済み候補データ記憶装置から全音響モデル単位データを受け取って、前記決定した組合せ比率で合成させた合成音響モデル単位データを前記特定環境下における統計的処理済み音響モデルとして生成する生成ステップ、
を特徴とする音響モデル生成方法。
【請求項３】
請求項２の音響モデル生成方法において、
前記データ記憶装置は音響モデル単位データを生成するための基礎データを記憶しており、音響モデル単位データ生成要求が与えられると、これを生成して記憶すること、
を特徴とするもの。
【請求項４】
請求項２の音響モデル生成方法において、
前記音響モデル単位データは、少なくとも、当該音素に対する特徴ベクトルの平均値および分散値を含んでおり、
前記組合せ比率決定ステップでは、前記表記文字列に対応する音素の特徴ベクトルごとに平均値および分散値を合成すること、
を特徴とするもの。
【請求項５】
特定環境下における統計的処理済み音響モデルを生成する音響モデル生成装置であって、
ネットワーク接続されている複数の候補データ記憶装置から選択済み候補データ記憶装置を特定する手段であって、音響データとその表記文字列で構成された前記特定環境下における判断用テストデータの適合度を前記各候補データ記憶装置に記憶された音響モデル単位データを用いて演算した場合の適合度から、選択対象とするデータ記憶装置を特定する選択済み候補決定手段、
前記各候補データ記憶装置に記憶された音響モデル単位データを単位データごとに２以上組み合わせた場合に、前記判断用テストデータの表記文字列に対応する音響データについて、前記選択済み候補データ記憶装置に記憶された音響モデル単位データによって演算された適合度よりも高くなる選択済み候補データ記憶装置の組合せの割合を決定する組合せ割合決定手段、
前記選択済み候補データ記憶装置から全音響モデル単位データを受け取って、前記決定した組合せ比率で合成させた合成音響モデル単位データを前記特定環境下における統計的処理済み音響モデルとして生成する音響モデル生成手段、
を備えたことを特徴とする音響モデル生成装置。
【請求項６】
特定環境下における音響モデル単位データを生成する音響モデル生成装置であって、
音響データとその表記文字列で構成された前記特定環境下における判断用テストデータを記憶する判断用テストデータ記憶手段、
複数の選択済み候補データ記憶装置から、判断用テストデータの前記表記文字列に対応する音響モデル単位データを取得する音響モデル単位データ取得手段、
前記複数選択済み候補データ記憶装置から取得した音響モデル単位データについて、同じ音響モデル単位で音響モデル単位データを、所定の合成割合で合成して合成音響モデル単位データを生成し、これを連結して生成した連結音響モデル単位データについて、前記判断用テストデータの音響データとの適合度を演算し、適合度がより高くなる合成割合を決定する合成割合決定手段、
前記合成割合に基づき、前記選択済み候補データ記憶装置から全音響モデル単位データを受け取って、前記決定した合成割合で合成させた合成音響モデル単位データを前記特定環境下における音響モデルとして生成する生成手段、
を備えたことを特徴とする音響モデル生成装置。
【請求項７】
請求項６の音響モデル生成装置において、
ネットワーク接続されている複数の候補データ記憶装置から、前記判断用テストデータの表記文字列を構成するための音響モデル単位データを連結して生成される連結音響モデル単位データとの適合度から、前記選択済み候補データ記憶装置を特定すること、
を特徴とするもの。
【請求項８】
請求項６の音響モデル生成装置において、
前記判断用テストデータにはその属性を示す属性データが付加されており、
ネットワーク接続されている複数の候補データ記憶装置に記憶されている音響モデルの属性を示す属性データとの合致度に基づいて、前記選択済み候補データ記憶装置を特定すること、
を特徴とするもの。
【請求項９】
請求項７または請求項８の音響モデル生成装置において、
前記複数の候補データ記憶装置から、前記判断用テストデータの表記文字列を構成するための音響モデル単位データを受け取って、これを連結して連結音響モデル単位データを生成すること、
を特徴とするもの。
【請求項１０】
請求項７または請求項８の音響モデル生成装置において、
前記複数の候補データ記憶装置に、前記判断用テストデータを与え、各候補データ記憶装置に記憶されている音響モデル単位データを用いて評価した場合の評価値を受け取って、前記選択済み候補データ記憶装置を特定すること、
を特徴とするもの。
【請求項１１】
特定環境下における統計的処理済み言語モデルを生成する言語モデル生成装置であって、
前記特定環境下における判断用テストデータを記憶する判断用テストデータ記憶手段、
複数の選択済み候補データ記憶装置から、前記判断用テストデータに含まれる言語モデル単位データを取得する言語モデル単位データ取得手段、
前記選択済み候補データ記憶装置から取得した言語モデル単位データについて、同じ言語モデル単位データをある合成割合で合成して合成言語モデル単位データを生成し、前記判断用テストデータにおける出現頻度を演算し、適合度がより高くなる合成割合を決定する合成割合決定手段、
前記合成割合に基づき、前記選択済み候補データ記憶装置から全言語モデル単位データを受け取って、前記決定した合成割合で合成させた合成言語モデル単位データを前記特定環境下における言語モデルとして生成すること、
を特徴とする言語モデル生成装置。
【請求項１２】
特定環境下における統計的処理済みモデルデータを生成するモデルデータ生成装置であって、
前記特定環境下における判断用テストデータを記憶する判断用テストデータ記憶手段、
選択済み候補データ記憶装置から、前記判断用テストデータに含まれるモデル単位データを取得するモデル単位データ取得手段、
前記選択済み候補データ記憶装置から取得したモデル単位データについて、同じモデル単位データをある合成割合で合成して合成モデル単位データを生成し、前記判断用テストデータとの適合度を演算し、適合度がより高くなる合成割合を決定する合成割合決定手段、
前記合成割合に基づき、前記選択済み候補データ記憶装置から全モデル単位データを受け取って、前記決定した合成割合で合成させた合成モデル単位データを前記特定環境下における統計的処理済みモデルデータとして生成すること、
を特徴とするモデルデータ生成装置。
【請求項１３】
特定環境下における統計的処理済み言語モデルを生成する言語モデル生成装置であって、
前記特定環境下における判断用テストデータを記憶する判断用テストデータ記憶手段、
選択済み候補データ記憶装置から、前記判断用テストデータに含まれる言語モデル単位データを取得する言語モデル単位データ取得手段、
前記取得した言語モデル単位データを取得対象言語モデル単位データとして、これと同じ言語モデル単位データについての出現頻度を前記選択済み候補データ記憶装置から取得し、各言語モデル単位データについて、これらをある合成割合で合成して合成言語モデル単位データの出現頻度を演算し、前記判断用テストデータにおける出現頻度との適合度を演算し、適合度がより高くなる合成割合を決定する合成割合決定手段、
前記合成割合に基づき、前記選択済み候補データ記憶装置から全言語モデル単位データを受け取って、前記決定した合成割合で合成させた合成言語モデル単位データを前記特定環境下における言語モデルとして生成すること、
を特徴とする言語モデル生成装置。
【請求項１４】
特定環境下における統計的処理済みモデルデータを生成する音響モデル生成プログラムであって、コンピュータに以下の処理を実行させるためのプログラムであり、
音響データとその表記文字列で構成された前記特定環境下における判断用テストデータについて、複数の選択済み候補データ記憶装置から、判断用テストデータの前記表記文字列に対応する音響モデル単位データを取得し、
前記複数選択済み候補データ記憶装置から取得した音響モデル単位データについて、同じ音響モデル単位で音響モデル単位データをある合成割合で合成して合成音響モデル単位データを生成し、これを連結して生成した連結音響モデル単位データについて、前記判断用テストデータの音響データとの適合度を演算し、適合度がより高くなる合成割合を決定し、
前記合成割合に基づき、前記選択済み候補データ記憶装置から全音響モデル単位データを受け取って、前記決定した合成割合で合成させた合成音響モデル単位データを前記特定環境下における音響モデルとして生成する、
を特徴とする音響モデル生成プログラム。
【請求項１５】
特定環境下における統計的処理済みモデルデータを生成するモデルデータ生成プログラムであって、コンピュータに以下の処理を実行させるためのプログラム、
選択済み候補データ記憶装置から、記憶した前記特定環境下における判断用テストデータに含まれるモデル単位データを取得し、
前記選択済み候補データ記憶装置から取得したモデル単位データについて、同じモデル単位データをある合成割合で合成して合成モデル単位データを生成し、前記判断用テストデータとの適合度を演算し、適合度がより高くなる合成割合を決定し、
前記合成割合に基づき、前記選択済み候補データ記憶装置から全モデル単位データを受け取って、前記決定した合成割合で合成させた合成モデル単位データを前記特定環境下における統計的処理済みモデルデータとして生成する、
を特徴とするモデルデータ生成プログラム。
【請求項１６】
特定環境下における統計的処理済みモデルデータを生成する音響モデル生成プログラムであって、コンピュータに以下の処理を実行させるためのプログラムであり、
音響データとその表記文字列で構成された前記特定環境下における判断用テストデータについて、複数の候補データ記憶装置から、判断用テストデータの前記表記文字列に対応する音響モデル単位データを取得し、
前記複数の候補データ記憶装置から取得した音響モデル単位データについて、同じ音響モデル単位で音響モデル単位データをある合成割合で合成して合成音響モデル単位データを生成し、これを連結して生成した連結音響モデル単位データについて、前記判断用テストデータの音響データとの適合度を演算し、適合度がより高くなる合成割合を決定し、
前記合成割合に基づき、前記候補データ記憶装置から全音響モデル単位データを受け取って、前記決定した合成割合で合成させた合成音響モデル単位データを前記特定環境下における音響モデルとして生成する、
を特徴とする音響モデルデータ生成プログラム。
【請求項１７】
特定環境下における音響モデル単位データを生成する音響モデル生成装置であって、
音響データとその表記文字列で構成された前記特定環境下における判断用テストデータを記憶する判断用テストデータ記憶手段、
複数の選択済み候補データ記憶装置から、判断用テストデータの前記表記文字列に対応する音響モデル単位データを取得する音響モデル単位データ取得手段、
前記複数選択済み候補データ記憶装置から取得した音響モデル単位データについて、同じ音響モデル単位で音響モデル単位データを、所定の合成割合で合成して合成音響モデル単位データを生成し、これを連結して生成した連結音響モデル単位データについて、前記判断用テストデータの音響データとの適合度を演算し、適合度がより高くなる合成割合を決定する合成割合決定手段、
前記合成割合に基づき、前記選択済み候補データ記憶装置から全音響モデル単位データを受け取って、前記決定した合成割合で合成させた合成音響モデル単位データを前記特定環境下における音響モデルとして生成する生成手段、
前記生成された音響モデルを記憶する生成音響モデル記憶手段、
新たに与えられた判断用テストデータについて、前記生成音響モデル記憶手段に記憶した生成音響モデルとの合致度を演算し、所定のしきい値を越える場合には、当該生成音響モデルを前記特定環境下における音響モデルのデータとして出力する音響モデル出力手段、
を備えたことを特徴とする音響モデル生成装置。
【請求項１８】
特定環境下における音響モデル単位データを生成する音響モデル生成方法であって、
音響データとその表記文字列で構成された前記特定環境下における判断用テストデータが与えられると、前記表記文字列に対応する音響モデル単位データを生成するために、各候補データ記憶装置に記憶された音響データから抽出される所定のパラメータデータまたはパラメータデータを統計的処理を行った統計データを取得し、この音響モデル単位データを連結して生成した連結音響モデル単位データと、前記判断用テストデータの音響データとの類似度を判断して、選択済み候補データ記憶装置を複数特定し、
前記得られた類似度に基づいて、前記候補データ記憶装置から選択済み候補データ記憶装置を複数特定し、
前記各選択済み候補データ記憶装置に記憶された音響モデル単位データを音素別に２以上組み合わせた場合に、前記判断用テストデータの表記文字列に対応する連結音響モデル単位データについて、より類似度の高くなる合成割合を求め、
この合成割合で前記各選択済み候補データ記憶装置に記憶された音響データから抽出される所定のパラメータデータまたはパラメータデータを統計的処理を行った統計データを取得し、前記音響モデル単位データを生成するとともに、これらの音響モデル単位データを合成させた合成音響モデル単位データを生成して、前記特定環境下における音響モデルとして出力すること、
を特徴とする音響モデル生成方法。
このように、仮選択の段階では一部のデータについての合致度を判断するためのデータを受け取り、合成に用いることが決定すると、当該候補データ記憶装置から全音響モデル単位データを受け取ることにより、現実に音響モデルを生成する候補データ記憶装置からだけ、音響モデル単位データを受け取る。これにより使用に応じた課金が可能となる。また、候補データ記憶装置からは、音響データではなく、かかる音響データから抽出される所定のパラメータデータまたはパラメータデータを統計的処理を行った統計データである。したがって、プライバシーがまもれるとともに、データ記憶装置に記憶されたデータの目的外使用の問題も防止できる。
【請求項１９】
特定環境下における統計的処理済み言語モデルを生成する言語モデル生成方法であって、
前記特定環境下における判断用テストデータが与えられると、各候補データ記憶装置から前記判断用テストデータに含まれる言語モデル単位データを生成するための所定のパラメータデータまたはパラメータデータを統計的処理を行った統計データを取得し、
生成した言語モデル単位データと、前記判断用テストデータに存在する言語モデル単位データの出現頻度の類似度を判断して、選択済み候補データ記憶装置を複数特定し、
前記各選択済み候補データ記憶装置から抽出したデータから生成された言語モデル単位データを、言語モデル単位データ別に２以上組み合わせた場合に、前記判断用テストデータに存在する言語モデル単位データとの類似度が、より高くなる合成割合を求め、
前記各選択済み候補データ記憶装置に記憶された全データについての所定のパラメータデータまたはこれらのパラメータデータを統計的処理を行った統計データを受け取り、これらを前記合成割合で合成した合成言語モデル単位データを前記特定環境下における言語モデルとして生成すること、
を特徴とする言語モデル生成方法。
【請求項２０】
特定環境下における統計的処理済みモデルデータを生成するモデルデータ生成方法であって、
前記特定環境下における判断用テストデータが与えられると、各候補データ記憶装置から、合成対象とするか否かの決定するために、前記判断用テストデータとの合致度を演算するのに必要な一部のデータのみを所定のパラメータ形式のデータまたはかかるパラメータ形式のデータを統計的処理したデータとして受け取り、前記判断用テストデータとの合致度を演算して、選択済み候補データ記憶装置を複数特定し、
前記各選択済み候補データ記憶装置から抽出したデータから生成されたモデル単位データを、モデル単位データ別に２以上組み合わせた場合に、前記判断用テストデータのモデル単位データとの類似度が、より高くなる合成割合を求め、
前記各選択済み候補データ記憶装置に記憶された全データについての所定のパラメータデータまたはこれらのパラメータデータを統計的処理を行った統計データを受け取り、これらを前記合成割合で合成した合成モデル単位データを前記特定環境下におけるモデルデータとして生成すること、
を特徴とするモデルデータ生成方法。
【請求項２１】
特定環境下における音響モデル単位データを生成する音響モデル出力装置であって、
前記取得した複数の音響モデル単位データについて、同じ音響モデル単位で音響モデル単位データをある割合で合成して合成音響モデル単位データを生成し、これらを前記表記文字列の順序で連結して、連結音響モデル単位データを生成し、連結音響モデル単位データと前記判断用テストデータとの適合度を求める適合度演算手段、
前記割合をあらかじめ定められた割合決定規則に基づいて、変更して、より適合する割合を決定する割合決定手段、
前記合成割合に基づき、前記選択済み候補データ記憶装置に記憶されている全音響モデル単位データまたはこれを生成するための基礎データを受け取って、前記決定した合成割合で合成させた合成音響モデル単位データを生成して、前記特定環境下における音響モデルとして出力する出力手段、
を備えたことを特徴とする音響モデル出力装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音響モデルや言語モデル等のモデルデータの生成処理に関する。
【０００２】
【従来技術および発明が解決しようとする課題】
従来、音響モデルの生成については、想定される話者や環境ごとに予め定めた文章をしゃべってもらい、かかる音声データを統計的処理して生成していた。たとえば、カーナビゲーションシステムにおける音声認識のための音響モデルとしては、車の中で様々な走行状況下にて、２０代〜５０代の男性１００人、２０代〜５０代の女性１２０人に、予め定められた文章をしゃべってもらい、かかる音声データから特徴量を抽出して、統計的処理を行ない、音響モデルを生成する。このような統計的手法を用いることにより、不特定話者における音声認識率を高めることができる。
【０００３】
しかし、かかる方法では、音声認識しようとする環境ごとにて、統計的処理を行うための多数のデータ収集が必要となる。
【０００４】
上記問題は、音響モデルの生成だけでなく、統計的なモデルである言語モデルについても同様に問題となる。
【０００５】
この発明は、上記問題を解決し、すでに存在する音声データを用いて、ある環境下にて前記統計的処理を施した音響モデルを生成する音響モデル生成装置またはその方法を提供することを目的とする。
【０００６】
また、すでに存在する言語データを用いて、ある環境下にて前記統計的処理を施した言語モデルを生成する言語モデル生成装置またはその方法を提供することを目的とする。
【０００７】
また、すでに存在するモデルデータを用いて、ある環境下にて前記統計的処理を施したモデルデータを生成するモデルデータ生成装置またはその方法を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段および発明の効果】
１）本発明にかかる音響モデル生成方法は、特定環境下における音素ＨＭＭデータを生成する音響モデル生成方法であって、１）音素ＨＭＭデータを記憶する複数の候補データ記憶装置とネットワーク接続し、２）音響データとその表記文字列で構成された前記特定環境下における判断用テストデータが与えられると、前記各候補データ記憶装置から、記憶された音素ＨＭＭデータのうち前記表記文字列に対応する音素ＨＭＭデータを受け取り、この音素ＨＭＭデータを連結して生成した音素連結ＨＭＭデータと、前記判断用テストデータの音響データとの類似度を判断し、３）前記得られた類似度に基づいて、前記候補データ記憶装置から選択済み候補データ記憶装置を複数特定し、４）前記各選択済み候補データ記憶装置に記憶された音素ＨＭＭデータを音素別に２以上組み合わせた場合に、前記判断用テストデータの表記文字列に対応する音素連結ＨＭＭデータについて、より類似度の高くなる合成割合を求め、５）この合成割合で前記各選択済み候補データ記憶装置に記憶された音素ＨＭＭデータを合成させた合成音素ＨＭＭデータを、前記特定環境下における音響モデルとして生成する。
【０００９】
このように、前記受け取った音素ＨＭＭデータを連結して生成した音素連結ＨＭＭデータと、前記判断用テストデータの音響データとの類似度を判断して選択済み候補データ記憶装置を決定し、さらに、前記複数の選択済み候補データ記憶装置から抽出した音素ＨＭＭをある合成割合で合成させた場合に、前記判断用テストデータとの類似度がより高くなる合成割合を求めて、かかる割合を用いて新たな音響モデルを生成している。したがって、前記特定環境下における音響データを前記判断に必要な程度収集することにより、すでに候補データ記憶装置に記憶された音素ＨＭＭデータを用いて、統計的処理済み音響モデルを得ることができる。
【００１０】
２）本発明にかかる音響モデル生成方法は、特定環境下における統計的処理済み音響モデルを生成する音響モデル生成方法であって、以下の各ステップを備えている。１）ネットワーク接続されている複数のデータ記憶装置から選択済み候補データ記憶装置を特定するステップであって、音響データとその表記文字列で構成された前記特定環境下における判断用テストデータと、各データ記憶装置に記憶された前記判断用テストデータの表記文字列に対応する音響モデル単位データとの適合度から、選択済み候補データ記憶装置を特定する選択ステップ、２）前記選択済み候補データ記憶装置に記憶された音響モデル単位データを単位データごとに２以上組み合わせた合成音響モデル単位データについて、前記判断用テストデータの表記文字列に対応する連結音響モデル単位データとの類似度がより高くなる組合せ比率を決定する組合せ比率決定ステップ、３）前記選択済み候補データ記憶装置から全音響モデル単位データを受け取って、前記決定した組合せ比率で合成させた合成音響モデル単位データを前記特定環境下における統計的処理済み音響モデルとして生成する生成ステップ。
【００１１】
このように、前記受け取った音響モデル単位データを連結して生成した音響モデル単位連結データと、前記判断用テストデータの音響データとの類似度を判断して選択済み候補データ記憶装置を決定し、さらに、複数の選択済み候補データ記憶装置から抽出した音響モデル単位データをある合成割合で合成させた場合に、前記判断用テストデータとの類似度がより高くなる合成割合を求めて、かかる割合を用いて新たな音響モデルを生成している。したがって、前記特定環境下における音響データを前記判断に必要な程度収集することにより、統計的処理済み音響モデルを得ることができる。
【００１２】
３）本発明にかかる音響モデル生成方法は、前記データ記憶装置は音響モデル単位データを生成するための基礎データを記憶しており、音響モデル単位データ生成要求が与えられると、これを生成して記憶する。したがって、予め音響モデル単位データをデータ化していない場合に、要求された音響モデル単位データだけを生成することができる。
【００１３】
４）本発明にかかる音響モデル生成方法においては  前記音響モデル単位データは、少なくとも、当該音素に対する特徴ベクトルの平均値および分散値を含んでおり、前記組合せ比率決定ステップでは、前記表記文字列に対応する音素の特徴ベクトルごとに平均値および分散値を合成する。したがって、前記特徴ベクトルの平均値および分散値を用いた統計的処理済みデータを得ることができる。
【００１４】
５）本発明にかかる音響モデル生成装置は、特定環境下における統計的処理済み音響モデルを生成する音響モデル生成装置であって、１）ネットワーク接続されている複数の候補データ記憶装置から選択済み候補データ記憶装置を特定する手段であって、音響データとその表記文字列で構成された前記特定環境下における判断用テストデータの適合度を前記各候補データ記憶装置に記憶された音響モデル単位データを用いて演算した場合の適合度から、選択対象とするデータ記憶装置を特定する選択済み候補決定手段、２）前記各候補データ記憶装置に記憶された音響モデル単位データを単位データごとに２以上組み合わせた場合に、前記判断用テストデータの表記文字列に対応する音響データについて、前記選択済み候補データ記憶装置に記憶された音響モデル単位データによって演算された適合度よりも高くなる選択済み候補データ記憶装置の組合せの割合を決定する組合せ割合決定手段、３）前記選択済み候補データ記憶装置から全音響モデル単位データを受け取って、前記決定した組合せ比率で合成させた合成音響モデル単位データを前記特定環境下における統計的処理済み音響モデルとして生成する音響モデル生成手段を備えている。
【００１５】
このように、各候補データ記憶装置から抽出した音響モデル単位データをある合成割合で合成させた場合に、前記判断用テストデータとの適合度がより高くなる選択済み候補データ記憶装置の組合せの割合を決定して、かかる割合を用いて新たな音響モデルを生成することにより、前記特定環境下における音響データを前記判断に必要な程度収集することにより、統計的処理済み音響モデルを得ることができる。
【００１６】
６）本発明にかかる音響モデル生成装置は、特定環境下における音響モデル単位データを生成する音響モデル生成装置であって、１）音響データとその表記文字列で構成された前記特定環境下における判断用テストデータを記憶する判断用テストデータ記憶手段、２）複数の選択済み候補データ記憶装置から、判断用テストデータの前記表記文字列に対応する音響モデル単位データを取得する音響モデル単位データ取得手段、３）前記複数選択済み候補データ記憶装置から取得した音響モデル単位データについて、同じ音響モデル単位で音響モデル単位データを、所定の合成割合で合成して合成音響モデル単位データを生成し、これを連結して生成した連結音響モデル単位データについて、前記判断用テストデータの音響データとの適合度を演算し、適合度がより高くなる合成割合を決定する合成割合決定手段、４）前記合成割合に基づき、前記選択済み候補データ記憶装置から全音響モデル単位データを受け取って、前記決定した合成割合で合成させた合成音響モデル単位データを前記特定環境下における音響モデルとして生成する生成手段を備えている。
【００１７】
このように、複数の選択済み候補データ記憶装置から抽出した音響モデル単位データをある合成割合で合成させた場合に、前記判断用テストデータとの類似度がより高くなる合成割合を求めて、かかる割合を用いて新たな音響モデルを生成する。したがって、前記特定環境下における音響データを前記判断に必要な程度収集することにより、統計的処理済み音響モデルを得ることができる。
【００１８】
７）本発明にかかる音響モデル生成装置は、ネットワーク接続されている複数の候補データ記憶装置から、前記判断用テストデータの表記文字列を構成するための音響モデル単位データを連結して生成される連結音響モデル単位データとの適合度から、前記選択済み候補データ記憶装置を特定する。したがって、前記判断用テストデータとの適合度に応じて前記選択済み候補データ記憶装置をとくていすることができる。
【００１９】
８）本発明にかかる音響モデル生成装置においては、前記判断用テストデータにはその属性を示す属性データが付加されており、ネットワーク接続されている複数の候補データ記憶装置に記憶されている音響モデルの属性を示す属性データとの合致度に基づいて、前記選択済み候補データ記憶装置を特定する。したがって、前記選択済み候補データ記憶装置の特定を迅速に行うことができる。
【００２０】
９）本発明にかかる音響モデル生成装置においては、前記複数の候補データ記憶装置から、前記判断用テストデータの表記文字列を構成するための音響モデル単位データを受け取って、これを連結して連結音響モデル単位データを生成する。したがって、前記候補データ記憶装置は判断に必要な一部の音響モデル単位データ出力するだけで、選択するか否かを判断することができる。
【００２１】
１０）本発明にかかる音響モデル生成装置においては、前記複数の候補データ記憶装置に、前記判断用テストデータを与え、各候補データ記憶装置に記憶されている音響モデル単位データを用いて評価した場合評価値を受け取って、前記選択済み候補データ記憶装置を特定する。したがって、前記候補データ記憶装置は選択対象とされるか否かを決定する段階では、音響モデル単位データ出力することなく、これを判断することができる。
【００２２】
１１）本発明にかかる言語モデル生成装置は、特定環境下における統計的処理済み言語モデルを生成する言語モデル生成装置であって、１）前記特定環境下における判断用テストデータを記憶する判断用テストデータ記憶手段、２）複数の選択済み候補データ記憶装置から、前記判断用テストデータに含まれる言語モデル単位データを取得する言語モデル単位データ取得手段、３）前記選択済み候補データ記憶装置から取得した言語モデル単位データについて、同じ言語モデル単位データをある合成割合で合成して合成言語モデル単位データを生成し、前記判断用テストデータにおける出現頻度を演算し、適合度がより高くなる合成割合を決定する合成割合決定手段、４）前記合成割合に基づき、前記選択済み候補データ記憶装置から全言語モデル単位データを受け取って、前記決定した合成割合で合成させた合成言語モデル単位データを前記特定環境下における言語モデルとして生成する。
【００２３】
このように、複数の選択済み候補データ記憶装置から抽出した言語モデル単位データをある合成割合で合成させた場合に、前記判断用テストデータとの類似度がより高くなる合成割合を求めて、かかる割合を用いて新たな言語モデルを生成する。したがって、前記特定環境下における言語データを前記判断に必要な程度収集することにより、統計的処理済み言語モデルを得ることができる。
【００２４】
１２）本発明にかかるモデルデータ生成装置は、特定環境下における統計的処理済みモデルデータを生成するモデルデータ生成装置であって、１）前記特定環境下における判断用テストデータを記憶する判断用テストデータ記憶手段、２）選択済み候補データ記憶装置から、前記判断用テストデータに含まれるモデル単位データを取得するモデル単位データ取得手段、３）前記選択済み候補データ記憶装置から取得したモデル単位データについて、同じモデル単位データをある合成割合で合成して合成モデル単位データを生成し、前記判断用テストデータとの適合度を演算し、適合度がより高くなる合成割合を決定する合成割合決定手段、４）前記合成割合に基づき、前記選択済み候補データ記憶装置から全モデル単位データを受け取って、前記決定した合成割合で合成させた合成モデル単位データを前記特定環境下における統計的処理済みモデルデータとして生成する。
【００２５】
このように、複数の選択済み候補データ記憶装置から抽出したモデル単位データをある合成割合で合成させた場合に、前記判断用テストデータとの類似度がより高くなる合成割合を求めて、かかる割合を用いて新たな統計的処理済みモデルを生成する。したがって、前記特定環境下におけるデータを前記判断に必要な程度収集することにより、統計的処理済みモデルデータを得ることができる。
【００２６】
１３）本発明にかかる言語モデル生成装置は、特定環境下における統計的処理済み言語モデルを生成する言語モデル生成装置であって、１）前記特定環境下における判断用テストデータを記憶する判断用テストデータ記憶手段、２）選択済み候補データ記憶装置から、前記判断用テストデータに含まれる言語モデル単位データを取得する言語モデル単位データ取得手段、３）前記取得した言語モデル単位データを取得対象言語モデル単位データとして、これと同じ言語モデル単位データについての出現頻度を前記選択済み候補データ記憶装置から取得し、各言語モデル単位データについて、これらをある合成割合で合成して合成言語モデル単位データの出現頻度演算し、前記判断用テストデータにおける出現頻度との適合度を演算し、適合度がより高くなる合成割合を決定する合成割合決定手段、４）前記合成割合に基づき、前記選択済み候補データ記憶装置から全言語モデル単位データを受け取って、前記決定した合成割合で合成させた合成言語モデル単位データを前記特定環境下における言語モデルとして生成する。
【００２７】
このように、複数の選択済み候補データ記憶装置から抽出した言語モデル単位データをある合成割合で合成させた場合に、前記判断用テストデータとの適合度がより高くなる合成割合を求めて、かかる割合を用いて新たな言語モデルを生成する。したがって、前記特定環境下における言語データを前記判断に必要な程度収集することにより、統計的処理済み言語モデルを得ることができる。
【００２８】
１４）本発明にかかるプログラムは、特定環境下における統計的処理済みモデルデータを生成する音響モデル生成プログラムであって、コンピュータに以下の処理を実行させるためのプログラムである。１）音響データとその表記文字列で構成された前記特定環境下における判断用テストデータについて、複数の選択済み候補データ記憶装置から、判断用テストデータの前記表記文字列に対応する音響モデル単位データを取得し、２）前記複数選択済み候補データ記憶装置から取得した音響モデル単位データについて、同じ音響モデル単位で音響モデル単位データをある合成割合で合成して合成音響モデル単位データを生成し、これを連結して生成した連結音響モデル単位データについて、前記判断用テストデータの音響データとの適合度を演算し、適合度がより高くなる合成割合を決定し、３）前記合成割合に基づき、前記選択済み候補データ記憶装置から全音響モデル単位データを受け取って、前記決定した合成割合で合成させた合成音響モデル単位データを前記特定環境下における音響モデルとして生成する。
【００２９】
このように、複数の選択済み候補データ記憶装置から抽出した音響モデル単位データをある合成割合で合成させた場合に、前記判断用テストデータとの適合度がより高くなる合成割合を求めて、かかる割合を用いて新たな音響モデルを生成する。したがって、前記特定環境下における音響データを前記判断に必要な程度収集することにより、統計的処理済み音響モデルを得ることができる。
【００３０】
１５）本発明にかかるプログラムは、特定環境下における統計的処理済みモデルデータを生成するモデルデータ生成プログラムであって、コンピュータに以下の処理を実行させるためのプログラム、１）選択済み候補データ記憶装置から、記憶した前記特定環境下における判断用テストデータに含まれるモデル単位データを取得し、２）前記選択済み候補データ記憶装置から取得したモデル単位データについて、同じモデル単位データをある合成割合で合成して合成モデル単位データを生成し、前記判断用テストデータとの適合度を演算し、適合度がより高くなる合成割合を決定し、３）前記合成割合に基づき、前記選択済み候補データ記憶装置から全モデル単位データを受け取って、前記決定した合成割合で合成させた合成モデル単位データを前記特定環境下における統計的処理済みモデルデータとして生成する。
【００３１】
このように、複数の選択済み候補データ記憶装置から抽出した言語モデル単位データをある合成割合で合成させた場合に、前記判断用テストデータとの類似度がより高くなる合成割合を求めて、かかる割合を用いて新たな言語モデルを生成する。したがって、前記特定環境下における言語データを前記判断に必要な程度収集することにより、統計的処理済み言語モデルを得ることができる。
【００３２】
１６）本発明にかかるプログラムは、特定環境下における統計的処理済みモデルデータを生成する音響モデル生成プログラムであって、コンピュータに以下の処理を実行させるためのプログラムであり、１）音響データとその表記文字列で構成された前記特定環境下における判断用テストデータについて、複数の候補データ記憶装置から、判断用テストデータの前記表記文字列に対応する音響モデル単位データを取得し、２）前記複数の候補データ記憶装置から取得した音響モデル単位データについて、同じ音響モデル単位で音響モデル単位データをある合成割合で合成して合成音響モデル単位データを生成し、これを連結して生成した連結音響モデル単位データについて、前記判断用テストデータの音響データとの適合度を演算し、適合度がより高くなる合成割合を決定し、３）前記合成割合に基づき、前記候補データ記憶装置から全音響モデル単位データを受け取って、前記決定した合成割合で合成させた合成音響モデル単位データを前記特定環境下における音響モデルとして生成する。このように、複数の候補データ記憶装置から抽出した音響モデル単位データをある合成割合で合成させた場合に、前記判断用テストデータとの適合度がより高くなる合成割合を求めて、かかる割合を用いて新たな音響モデルを生成する。したがって、前記特定環境下における音響データを前記判断に必要な程度収集することにより、統計的処理済み音響モデルを得ることができる。
【００３３】
１７）本発明にかかる音響モデル生成装置は特定環境下における音響モデル単位データを生成する音響モデル生成装置であって、１）音響データとその表記文字列で構成された前記特定環境下における判断用テストデータを記憶する判断用テストデータ記憶手段、２）複数の選択済み候補データ記憶装置から、判断用テストデータの前記表記文字列に対応する音響モデル単位データを取得する音響モデル単位データ取得手段、３）前記複数選択済み候補データ記憶装置から取得した音響モデル単位データについて、同じ音響モデル単位で音響モデル単位データを、所定の合成割合で合成して合成音響モデル単位データを生成し、これを連結して生成した連結音響モデル単位データについて、前記判断用テストデータの音響データとの適合度を演算し、適合度がより高くなる合成割合を決定する合成割合決定手段、４）前記合成割合に基づき、前記選択済み候補データ記憶装置から全音響モデル単位データを受け取って、前記決定した合成割合で合成させた合成音響モデル単位データを前記特定環境下における音響モデルとして生成する生成手段、５）前記生成された音響モデルを記憶する生成音響モデル記憶手段、６）新たに与えられた判断用テストデータについて、前記生成音響モデル記憶手段に記憶した生成音響モデルとの合致度を演算し、所定のしきい値を越える場合には、当該生成音響モデルを前記特定環境下における音響モデルのデータとして出力する音響モデル出力手段を備えている。したがって、すでに生成した音響モデルデータをそのまま、当該特定環境下における音響モデルデータとして出力することができる。
【００３４】
１８）本発明にかかる音響モデル生成方法は、特定環境下における音響モデル単位データを生成する音響モデル生成方法であって、１）音響データとその表記文字列で構成された前記特定環境下における判断用テストデータが与えられると、前記表記文字列に対応する音響モデル単位データを生成するために、各候補データ記憶装置に記憶された音響データから抽出される所定のパラメータデータまたはパラメータデータを統計的処理を行った統計データを取得し、この音響モデル単位データを連結して生成した連結音響モデル単位データと、前記判断用テストデータの音響データとの類似度を判断して、選択済み候補データ記憶装置を複数特定し、２）前記得られた類似度に基づいて、前記候補データ記憶装置から選択済み候補データ記憶装置を複数特定し、３）前記各選択済み候補データ記憶装置に記憶された音響モデル単位データを音素別に２以上組み合わせた場合に、前記判断用テストデータの表記文字列に対応する連結音響モデル単位データについて、より類似度の高くなる合成割合を求め、４）この合成割合で前記各選択済み候補データ記憶装置に記憶された音響データから抽出される所定のパラメータデータまたはパラメータデータを統計的処理を行った統計データを取得し、前記音響モデル単位データを生成するとともに、これらの音響モデル単位データを合成させた合成音響モデル単位データを生成して、前記特定環境下における音響モデルとして出力する。
【００３５】
このように、合成対象とするか否かの決定段階では一部のデータについての合致度を判断するためのデータを受け取り、合成対象と決定すると、当該候補データ記憶装置から全音響モデル単位データを受け取ることにより、現実に音響モデルを生成する候補データ記憶装置からだけ、音響モデル単位データを受け取る。これにより使用に応じた課金が可能となる。また、候補データ記憶装置からは、音響データではなく、かかる音響データから抽出される所定のパラメータデータまたはパラメータデータを統計的処理を行った統計データである。これにより、プライバシーがまもれるとともに、データ記憶装置に記憶されたデータの目的外使用の問題も防止できる。
【００３６】
１９）本発明にかかる言語モデル生成方法は、特定環境下における統計的処理済み言語モデルを生成する言語モデル生成方法であって、１）前記特定環境下における判断用テストデータが与えられると、各候補データ記憶装置から前記判断用テストデータに含まれる言語モデル単位データを生成するための所定のパラメータデータまたはパラメータデータを統計的処理を行った統計データを取得し、２）生成した言語モデル単位データと、前記判断用テストデータに存在する言語モデル単位データの出現頻度の類似度を判断して、選択済み候補データ記憶装置を複数特定し、３）前記各選択済み候補データ記憶装置から抽出したデータから生成された言語モデル単位データを、言語モデル単位データ別に２以上組み合わせた場合に、前記判断用テストデータに存在する言語モデル単位データとの類似度が、より高くなる合成割合を求め、４）前記各選択済み候補データ記憶装置に記憶された全データについての所定のパラメータデータまたはこれらのパラメータデータを統計的処理を行った統計データを受け取り、これらを前記合成割合で合成した合成言語モデル単位データを前記特定環境下における言語モデルとして生成する。
【００３７】
このように、合成対象とするか否かの決定段階では一部のデータについての合致度を判断するためのデータを受け取り、合成対象と決定すると、当該候補データ記憶装置から全言語モデル単位データを受け取ることにより、現実に言語モデルを生成する候補データ記憶装置からだけ、言語モデル単位データを受け取る。これにより使用に応じた課金が可能となる。また、候補データ記憶装置からは、言語データではなく、かかる言語データから抽出される所定のパラメータデータまたはパラメータデータを統計的処理を行った統計データである。これにより、プライバシーがまもれるとともに、データ記憶装置に記憶されたデータの目的外使用の問題も防止できる。
【００３８】
２０）本発明にかかる統計的処理済みモデルデータの生成方法は、特定環境下における統計的処理済みモデルデータを生成するモデルデータ生成方法であって、１）前記特定環境下における判断用テストデータが与えられると、各候補データ記憶装置から、合成対象とするか否かの決定するために、前記判断用テストデータとの合致度を演算するのに必要な一部のデータのみを所定のパラメータ形式のデータまたはかかるパラメータ形式のデータを統計的処理したデータとして受け取り、前記判断用テストデータとの合致度を演算して、選択済み候補データ記憶装置を複数特定し、２）前記各選択済み候補データ記憶装置から抽出したデータから生成されたモデル単位データを、モデル単位データ別に２以上組み合わせた場合に、前記判断用テストデータのモデル単位データとの類似度が、より高くなる合成割合を求め、３）前記各選択済み候補データ記憶装置に記憶された全データについての所定のパラメータデータまたはこれらのパラメータデータを統計的処理を行った統計データを受け取り、これらを前記合成割合で合成した合成モデル単位データを前記特定環境下におけるモデルデータとして生成する。
【００３９】
このように、合成対象とするか否かの決定段階では一部のデータについての合致度を判断するためのデータを受け取り、合成対象と決定すると、当該候補データ記憶装置から全モデル単位データを受け取ることにより、現実にモデルデータを生成する候補データ記憶装置からだけ、モデル単位データを受け取る。これにより使用に応じた課金が可能となる。また、候補データ記憶装置からは、モデルデータの元となる生データではなく、かかる生データから抽出される所定のパラメータデータまたはパラメータデータを統計的処理を行った統計データである。これにより、プライバシーがまもれるとともに、データ記憶装置に記憶されたデータの目的外使用の問題も防止できる。
【００４０】
２１）本発明にかかる音響モデル出力装置は、特定環境下における音響モデル単位データを生成する音響モデル出力装置であって、１）前記取得した複数の音響モデル単位データについて、同じ音響モデル単位で音響モデル単位データをある割合で合成して合成音響モデル単位データを生成し、これらを前記表記文字列の順序で連結して、連結音響モデル単位データを生成し、連結音響モデル単位データと前記判断用テストデータとの適合度を求める適合度演算手段、２）前記割合をあらかじめ定められた割合決定規則に基づいて、変更して、より適合する割合を決定する割合決定手段、３）前記合成割合に基づき、前記選択済み候補データ記憶装置に記憶されている全音響モデル単位データまたはこれを生成するための基礎データを受け取って、前記決定した合成割合で合成させた合成音響モデル単位データを生成して、前記特定環境下における音響モデルとして出力する出力手段を備えている。
【００４１】
このように、複数の選択済み候補データ記憶装置から抽出した音響モデル単位データをある合成割合で合成させた場合に、前記判断用テストデータとの類似度がより高くなる合成割合を求めて、かかる割合を用いて新たな音響モデルを生成する。したがって、前記特定環境下における音響データを前記判断に必要な程度収集することにより、統計的処理済み音響モデルを得ることができる。
【００４２】
以下、本明細書において用いた用語の意義について説明する。
【００４３】
「音響モデル単位データ」とは、実施形態では音素ＨＭＭデータが該当するが、サブワード単位のデータを含む。サブワード単位とは、たとえば、音節単位、音素対、半音節等で表されたデータを含む。また、音素ＨＭＭデータ以外でも、個々のデータを組み合わせることにより、音響データを生成できる単位データを含む。
【００４４】
「合成音響モデル単位データ」とは、音響モデル単位データを単位別に１または２以上合成することにより得られた音響モデル単位データをいう。ここで、合成とは、合成割合が１：０である場合を含む。すなわち、合成割合の演算で２以上データベースの合成割合が１：０である場合がもっとも高い場合には、当該「１」に該当するデータベースから抽出したモデル単位データ自体が合成モデル単位データとなる。言語モデルの場合も同様である。
【００４５】
「音素ＨＭＭデータ」とは、実施形態ではトライフォン形式で各音素について、特徴量を統計的なデータ化をおこなった場合について説明したが、音素についての特徴量を統計的に表したものを含む。
【００４６】
「判断用テストデータ」とは、目的とする環境下で収集した典型的なデータであり、統計的データにまで至らない程度の典型データをいう。
【００４７】
「音素連結ＨＭＭデータ」とは、音素ＨＭＭデータを連結して得られるデータをいう。
【００４８】
「選択済み候補データ記憶装置」とは、候補データ記憶装置のうち、重みづけのための係数の演算処理を行う対象となるものをいう。
【００４９】
「音素ＨＭＭデータを音素別に２以上組み合わせる」とは、異なる候補データベースから、同じ音素に関する音素ＨＭＭデータについての統計的データを合成することをいう。
【００５０】
「合成音素ＨＭＭデータ」とは、音素ＨＭＭデータを音素別に２以上組み合わせることにより得られた音素ＨＭＭデータをいう。
【００５１】
「連結音響モデル単位データ」とは、音響モデル単位データを連結させて生成した音響モデル単位データの集合データをいう。
【００５２】
「音響モデル単位データを生成するための基礎データ」とは、生の音声データはもちろん、これらから抽出した特徴量を含み、統計的処理がなされていないデータをいう。
【００５３】
「属性データ」とは、たとえば、５０台の男性とか、当該データベースに記憶されている音響モデルデータまたはその基礎データに関する属性データをいう。
【００５４】
「音響モデル単位データを取得する」とは、当該データ記憶装置が記憶されているデータから音響モデル単位データを生成してこれを受け取る場合はもちろん、当該データ記憶装置に記憶されているデータを受け取り、これに基づいて、自らが音響モデル単位データを生成する場合も含む。また、後者の場合、当該データ記憶装置に記憶されている音声データである場合には、これらについての所定のパラメータの値またはこれらのパラメータの統計的処理をしたデータで受け取ることができる。
【００５５】
【発明の実施の形態】
〔１．概略および機能ブロックの説明〕
本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。図１に、本発明にかかる音響モデル生成装置１の機能ブロック図を示す。音響モデル生成装置１は、特定環境下における統計的処理済み音響モデルを生成する装置である。図１に示すように、複数の音響モデルデータベース９ａ〜９ｎと接続されており、抽出先決定手段３、組合せ割合決定手段５、音響モデル生成手段７を備えている。
【００５６】
各音響モデルデータベース９ａ〜９ｎには、音素別に統計的処理がなされた音響モデルデータが記憶されている。
【００５７】
抽出先決定手段３は、音響データとその表記文字列で構成された特定環境下判断用テストデータの適合度を、各音響モデルデータベース９ａ〜９ｎに記憶された音響モデル単位データを用いて適合度を演算して、選択候補とする音響モデルデータベースを特定する。組合せ割合決定手段５は、各候補音響モデルデータベースに記憶された音響モデル単位データを単位データごとに２以上組み合わせた場合に、前記判断用テストデータの表記文字列に対応する音響データについて、前記演算された適合度よりも高くなる音響モデルデータベースの組合せの割合を決定する。音響モデル生成手段７は、前記組合せ候補の音響モデルデータベースから全音響モデル単位データを受け取って、前記決定した組合せ比率で合成させた音響モデル単位データを前記特定環境下における統計的処理済み音響モデルとして生成する。
【００５８】
〔２．ハードウェア構成〕
図１に示す音響モデル生成装置１のハードウェア構成について図２を用いて説明する。図２は、音響モデル生成装置１をＣＰＵを用いて構成したハードウェア構成の一例である。
【００５９】
音響モデル生成装置１は、ＣＰＵ２３、メモリ２７、ハードディスク２６、ＣＲＴ３０、ＣＤＤ（ＣＤＲＯＭドライブ）２５、入力デバイス２８、通信部３２およびバスライン２９を備えている。ＣＰＵ２３は、ハードディスク２６に記憶されたプログラムにしたがいバスライン２９を介して、各部を制御する。なお、オペレーティングシステムとしては、例えば、Ｌｉｎｕｘ（商標）等を採用すればよい。
【００６０】
ハードディスク２６には、後述する生成プログラムが記憶されている。このプログラムは、ＣＤＤ２５を介して、プログラムが記憶されたＣＤＲＯＭ２５ａから読み出されてハードディスク２６にインストールされたものである。なお、ＣＤＲＯＭ以外に、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＩＣカード等のプログラムをコンピュータ可読の記録媒体から、ハードディスクにインストールさせるようにしてもよい。さらに、通信回線を用いてダウンロードするようにしてもよい。
【００６１】
本実施形態においては、プログラムをＣＤＲＯＭからハードディスク２６にインストールさせることにより、ＣＤＲＯＭに記憶させたプログラムを間接的にコンピュータに実行させるようにしている。しかし、これに限定されることなく、ＣＤＲＯＭに記憶させたプログラムをＣＤＤ２５から直接的に実行するようにしてもよい。なお、コンピュータによって、実行可能なプログラムとしては、そのままのインストールするだけで直接実行可能なものはもちろん、一旦他の形態等に変換が必要なもの（例えば、データ圧縮されているものを、解凍する等）、さらには、他のモジュール部分と組み合わせて実行可能なものも含む。
【００６２】
ハードディスク２６は、あらかじめ検索対象のデータベースを特定するためのデータベース特定情報記憶部２６ｔ、重みづけ決定規則記憶部２６ｋ、プログラム記憶部２６ｐが記憶されている。本実施形態においては、データベース特定情報として、ＵＲＬを採用した。プログラム記憶部に記憶されたプログラムおよび重みづけ決定規則については後述する。
【００６３】
通信部３２はインターネットまたはイントラネットなどネットワーク接続された他のコンピュータとの間でデータ伝送処理を行う。
【００６４】
音響モデル生成装置１に接続された各音響モデルデータベース９ａ〜９ｎについて説明する。各音響モデルデータベース９ａ〜９ｎには、音響モデルデータが記憶されている。本実施形態においては、音響モデルデータとして、各音素ごとに、トライフォン形式のＨＭＭ形式のデータ（以下音素ＨＭＭデータという）を採用した。トライフォン形式とは、同じ音素「こ」でも前後の音素によって特徴量が異なるので、前後の音素ごとに別データとして区分する形式をいう。たとえば、「こ」「ん」「に」「ち」「は」における各音素は、「−／ｋ／ｏ」，「／ｋ／ｏ／ｎ」，  「ｏ／ｎ／ｎ」，  「ｎ／ｎ／ｉ」，  「ｎ／ｉ／ｃｈ」，  「ｉ／ｃｈ／ｉ」，  「ｃｈ／ｉ／ｗ」，  「ｉ／ｗ／ａ／」，  「ｗ／ａ／−」で表される。なお、音素「−／ｋ／ｏ」における「−」は無音であることを表している。
【００６５】
前記音素ＨＭＭデータについて図３を用いて説明する。音素ＨＭＭデータは、所定の特徴量を要素とするベクトルで表される。本実施形態においては、特徴ベクトルの要素として、短時間スペクトル分析を行った結果得られる振幅スペクトル，振幅スペクトルの対数値である対数振幅スペクトル，対数振幅スペクトル値の逆コサイン変換値であるケプストラム係数値，およびそれらの時間変化を回帰分析することで得られるデルタパラメータを採用した。各要素は、その平均値、分散値、自己ループ確率、状態遷移確率で表される。
【００６６】
本実施形態においては、短時間スペクトル分析を、１０ｍｓごとに２０ｍｓの分析時間に渡って実行したが、かかる分析時間については特に限定されない。
【００６７】
〔３．処理の概要〕
１）各データベースには予め、トライフォン形式で音素ごとに音素ＨＭＭデータが記憶されている。
【００６８】
２）音響モデル生成装置は、判断用テストデータを構成する音素の音素ＨＭＭデータを受け取る要求を、各候補データベースに与える。たとえば、判断用テストデータが「こんにちは」である場合、音素ＨＭＭデータ「−／ｋ／ｏ」，「／ｋ／ｏ／ｎ」，  「ｏ／ｎ／ｎ」，  「ｎ／ｎ／ｉ」，  「ｎ／ｉ／ｃｈ」，  「ｉ／ｃｈ／ｉ」，  「ｃｈ／ｉ／ｗ」，  「ｉ／ｗ／ａ」，  「ｗ／ａ／−」の音素ＨＭＭデータを要求する。音響モデル生成装置は、受け取った音素ＨＭＭデータから「こんにちは」と並べた連結音素データを生成する。
【００６９】
３）音響モデル生成装置は、前記判断用テストデータの音声特徴量とこの連結音素データの音声特徴量を比較して類似度を判断する。そして、当該ＤＢに記憶されたデータの評価として記憶する。
【００７０】
４）上記２）、３）の処理を全ての候補データベースについて行う。
【００７１】
５）候補データベースのうち上位のものを選択済み候補データベースとして、所定数選択する。
【００７２】
６）選択済み候補データベースに記憶されている同じ音素ＨＭＭデータをある比率で組み合わせてみて合成音素ＨＭＭデータを生成し、これを連結した合成音素連結ＨＭＭデータを生成し、生成された合成音素連結ＨＭＭデータについての評価値を求める。前記比率を変更して、評価値が高くなる比率を決定する。
【００７３】
７）選択データベースから全音素についての音素ＨＭＭデータを受け取って、前記比率に基づいて、各音素ＨＭＭデータを合成して合成音素ＨＭＭデータを生成し、これを求める特定環境下の音響モデルとする。
【００７４】
〔４．フローチャート〕
音響モデル生成装置１における処理について図４を用いて説明する。以下では、カーナビゲーションシステムにおける音声認識のための音響モデルを生成する場合を例として説明する。
【００７５】
まず、音響モデル生成装置１の操作者は生成を希望する音響モデルの利用環境下（使用場所，利用者，発声内容，収録機器）にて、数十文程度の発声を収録し，典型音声データとする。具体的には、車の中にて、数人に予め定められた文章、たとえば、「近くのコンビニを探す」をしゃべってもらい、これを記憶すればよい。ＣＰＵ２３は、典型音声データから音響パラメータを抽出し、文章の文字列と対応づけて記憶する。具体的には、しゃべった単語の対応文字列のデータとともにその音声特徴量が抽出されて、記憶される。なお、音声特徴量についてはすでに説明したので説明は省略する。
【００７６】
つぎに、音響モデル生成装置１のＣＰＵ２３は、選択済み候補データベースの決定処理を行う（図４ステップＳ１）。
【００７７】
選択済み候補データベースの決定処理について、図５を用いて説明する。ＣＰＵ２３は、データベース特定情報記憶部に記憶されたデータベース特定情報を用いて、アクセスするデータベースを特定する。ここでは、音響モデルデータベース９ａ〜９ｋの１１のデータベースが特定されたものとする。
【００７８】
ＣＰＵ２３は、処理番号ｉを初期化し（図５ステップＳ１１）、ｉ番目のデータベースに対して、必要な音素ＨＭＭデータを取得する要求を行う（ステップＳ１３）。具体的には、０番目のデータベースとして音響モデルデータベース９ａに対して，「近くのコンビニを探す」という文字列の音響データを生成するために、音素「−／ｃｈ／ｉ」，「ｃｈ／ｉ／ｋ」，「ｉ／ｋ／ａ」，「ｋ／ａ／ｋ」，  「ａ／ｋ／ｕ」，  「ｋ／ｕ／ｎ」，  「ｕ／ｎ／ｏ」，  「ｎ／ｏ／ｋ」，「ｏ／ｋ／ｏ」，  「ｋ／ｏ／ｎ」，  「ｏ／ｎ／ｂ」，  「ｎ／ｂ／ｉ」，  「ｂ／ｉ／ｎ」，  「ｉ／ｎ／ｉ」，  「ｎ／ｉ／ｗ」，  「ｉ／ｗ／ｏ」，  「ｗ／ｏ／ｓ」，  「ｏ／ｓ／ａ」，  「ｓ／ａ／ｇ」，  「ａ／ｇ／ａ」，  「ｇ／ａ／ｓ」，  「ａ／ｓ／ｕ」，  「ｓ／ｕ／−」の各音素ＨＭＭデータを受け取る。そして、当該データベースに記憶された音素ＨＭＭデータを用いて、「ちかくのこんびにをさがす」の音響データを生成し、典型音声データから生成した音響データと生成した音響データとの類似度を演算する（ステップＳ１５）。本実施形態においては、典型音声データが、音素ＨＭＭデータを用いて生成した音響データから出力される確率を演算し、得られた値を類似度とした。
【００７９】
なお、類似度の判断手法は、従来から行われているいろいろな演算手法が採用可能であり、たとえば、長時間スペクトル間のユークリッド距離を比較するようにしてもよい。
【００８０】
ＣＰＵ２３は、得られた値を音響モデルデータベース９ａに記憶された音響モデルの評価として記憶する（ステップＳ１７）。
【００８１】
つぎに、ＣＰＵ２３はすべての候補データベースについて、判断が終了したか否か判断する（ステップＳ１９）。この場合、終了していないので、処理番号ｉをインクリメントする（ステップＳ２１）。
【００８２】
ＣＰＵ２３は、つぎに、１番目のデータベースに対して、ステップＳ１３からステップＳ１７の処理を繰り返す。具体的には、音響モデルデータベース９ｂに対して，音素「−／ｃｈ／ｉ」，「ｃｈ／ｉ／ｋ」，「ｉ／ｋ／ａ」，「ｋ／ａ／ｋ」，  「ａ／ｋ／ｕ」，  「ｋ／ｕ／ｎ」，  「ｕ／ｎ／ｏ」，  「ｎ／ｏ／ｋ」，「ｏ／ｋ／ｏ」，  「ｋ／ｏ／ｎ」，  「ｏ／ｎ／ｂ」，  「ｎ／ｂ／ｉ」，  「ｂ／ｉ／ｎ」，  「ｉ／ｎ／ｉ」，  「ｎ／ｉ／ｗ」，  「ｉ／ｗ／ｏ」，  「ｗ／ｏ／ｓ」，  「ｏ／ｓ／ａ」，  「ｓ／ａ／ｇ」，  「ａ／ｇ／ａ」，  「ｇ／ａ／ｓ」，  「ａ／ｓ／ｕ」，  「ｓ／ｕ／−」の各音素ＨＭＭデータを受け取り、当該データベースの評価値を求める。
【００８３】
ＣＰＵ２３は、ステップＳ１９にて全ての候補データベースについて、判断が終了したと判断した場合には、評価値に基づいて、選択する候補データベースを決定する（ステップＳ２３）。本実施形態においては、しきい値を設定しておき、しきい値以上のデータベースについては全て候補とするようにした。
【００８４】
なお、候補データベースの最大個数について上限を設けておいてもよい。
【００８５】
つぎにＣＰＵ２３は、組合せ割合決定処理を行う（図４ステップＳ３）。組合せ割合決定処理は、前記選択済み候補データベースについて、重み付けとなる係数を求めることにより実行される。選択済み候補データベースＤｉについての係数λｉは、選択済み候補データベースごとに１つ決定され、全選択済み候補データベースの係数λの総計は１と満たすという条件下で、もっとも、類似度が高くなる組合せが決定される。組合せ割合決定処理について、図６を用いて説明する。
【００８６】
以下では、ステップＳ２３で決定した選択済み候補データベースが音響モデルデータベース９ａ，９ｃの２つである場合について説明する。
【００８７】
ＣＰＵ２３は、ハードディスク２６に記憶された重みづけ決定規則を用いて選択済み候補データベースの重みづけを決定する（図６ステップＳ３１）。本実施形態においては、選択済み候補データベースが２つである場合、最初は、一方の重みを０．０１、他方を０．９９とした。
【００８８】
ＣＰＵ２３は、決定した重みづけにより、同じ音素ＨＭＭデータを合成する（ステップＳ３３）。この場合、まず、音響モデルデータベース９ａ，９ｃから抽出した１番目の音素「−／ｃｈ／ｉ」の音素ＨＭＭデータを上記重みづけに基づき合成する。本実施形態においては、当該音素に対する特徴ベクトルの各要素について、その平均値および分散値で表されているので、これらを前記重みづけの割合で合成した。たとえば、図７に音響モデルデータベース９ａ，９ｃから抽出した各特徴ベクトルの第１番目の要素同士を前記重みづけ合成する状態を示す。このような合成処理を全要素について行えばよい。また、自己ループ確率および状態遷移確率についても、同様に対応するもの同士を前記割合で合成する。
【００８９】
なお、自己ループ確率および状態遷移確率については、双方のデータベースから抽出した値の平均をとるようにしてもよい。
【００９０】
つぎに、ＣＰＵ２３は、典型音声データを生成するために必要な音素ＨＭＭデータを全て処理済みか否か判断する（ステップＳ３５）。この場合、まだ残っているので、他の音素「ｃｈ／ｉ／ｋ」，「ｉ／ｋ／ａ」，「ｋ／ａ／ｋ」，  「ａ／ｋ／ｕ」，  「ｋ／ｕ／ｎ」，  「ｕ／ｎ／ｏ」，  「ｎ／ｏ／ｋ」，「ｏ／ｋ／ｏ」，  「ｋ／ｏ／ｎ」，  「ｏ／ｎ／ｂ」，  「ｎ／ｂ／ｉ」，  「ｂ／ｉ／ｎ」，  「ｉ／ｎ／ｉ」，  「ｎ／ｉ／ｗ」，  「ｉ／ｗ／ｏ」，  「ｗ／ｏ／ｓ」，  「ｏ／ｓ／ａ」，  「ｓ／ａ／ｇ」，  「ａ／ｇ／ａ」，  「ｇ／ａ／ｓ」，  「ａ／ｓ／ｕ」，  「ｓ／ｕ／−」についても行う。
【００９１】
ＣＰＵ２３は、必要な音素ＨＭＭデータについて合成音素ＨＭＭデータが生成処理済みと判断すると、ステップＳ３５からステップＳ３７に進み、連結音素連結ＨＭＭデータを生成する（ステップＳ３７）。
【００９２】
ＣＰＵ２３は、合成して生成された音素ＨＭＭデータを用いて、「ちかくのこんびにをさがす」の音響データを生成し、典型音声データから生成した音響データと生成した音響データとの類似度を演算する（ステップＳ３９）。かかる処理についてはステップＳ１５と同様である。
【００９３】
ＣＰＵ２３は、終了条件に合致するか否か判断する（ステップＳ４１）。本実施形態においては、係数を０．０１づつ変化させて、当該係数が０．９９となった場合に終了するものとした。
【００９４】
この場合、終了条件に合致していないので、ＣＰＵ２３は重みづけ決定規則に基づいて重みづけを変更する。これにより、重みづけが０．０２と０．９８と変化する。
【００９５】
以下、ＣＰＵ２３は、ステップＳ３３からステップＳ４３までの処理を終了条件と合致するまで繰り返す。ステップＳ４１にて終了条件と合致すると、合成割合を決定する（ステップＳ４５）。これは、もっとも類似度の高くなるように係数を決定すればよい。
【００９６】
なお、遺伝子アルゴリズムなどを用いることにより、より、早く、係数を決定することもできる。
【００９７】
ＣＰＵ２３は合成割合を決定すると、音響モデルの生成処理を行う（図４ステップＳ５）。具体的には、ＣＰＵ２３は、全ての選択済み候補データベースから全音素ＨＭＭデータを受け取り、前記ステップＳ３で求めた係数を用いて、選択済み候補データベースの音素ＨＭＭデータを合成させたデータを生成する。
【００９８】
このように、音声認識システムの想定する利用環境の情報に基づいて，分散して保存されている複数の音声データから、適切なデータを選択し，選択されたデータから抽出された統計量を用いて音響モデルを作成することにより、大量の音声を学習データとして利用する場合と同様の精度を持つ音響モデルを作成することができる。すなわち、特定の利用環境下で大量の学習用音声データを収集することなく、当該環境下での音声認識に適した音声モデルを作成することができる。
【００９９】
また、ネットワーク上に分散して格納されている多様な音声データを音響モデルの学習に利用する場合に、当該データが所望の利用環境における利用に適切なデータであるかを判定することができる。また、ネットワーク上に分散して格納されている音声データのデータ量について，収録環境によって偏りがあっても適切な音声モデルを生成できる。
【０１００】
また、本実施形態においては、ステップＳ２３で決定した選択済み候補データベースが２つである場合について説明したが、２以上の場合であれば同様に適用することができる。全選択済み候補データベースの係数λの総計は１と満たすという条件下で各係数を決定すればよいからである。選択済み候補データベースの数が多い場合には、総当たりの演算数が飛躍的に増えることとなる。この場合には、前記変化させる値を大きくするようにしてもよい。
【０１０１】
なお、上記係数λｉは０〜１の任意の値をとることができる。したがって、選択済み候補データベースのうち、最終的には合成に用いないものもありうる。これより、とりあえず、複数の選択済み候補データベースを特定するだけで、所望の環境下における音響モデル生成に必要なものだけが採用される。
【０１０２】
なお、終了条件については、上記に限定されず、所定以上の類似度が得られた場合を終了条件としてもよい。
【０１０３】
〔５．言語モデルに適用した場合の実施形態〕
上記実施形態においては音響モデルに適用した場合を例として説明したが、同様に、自然言語モデルについても適用することができる。すなわち、すでに存在する複数の言語モデルから、同様にして典型言語データに適合する言語モデルを合成するようにすればよい。なお、以下では、各言語データベースに、単語トライグラムおよびその統計処理データが記憶されている場合を例として説明する。また、ハードウェア構成について図２と同様であるので説明は省略する。
【０１０４】
まず、基本的な処理フローチャートを図８に示す。このように、判断用テストデータ（以下典型データという）の分析処理（ステップＳ５１）、選択済み候補の言語データベースの決定処理（ステップＳ５３）、組合せ割合決定処理（ステップＳ５５）、言語モデル生成処理（ステップＳ５７）を行えばよい。
【０１０５】
典型データの分析処理について説明する。判断用のテスト文章が与えられると、ＣＰＵ２３は、典型データについて、単語トライグラムの統計的データを求める。これは、典型データから単語を抽出して、各単語について、前後に連結されている単語として、どのような単語が出現するのかの統計的データを、各単語について演算すればよい。このように、ある単語の前後の３つの単語から構成された連結データを単語トライグラムという。これにより、典型データについての単語トライグラムおよびその出現頻度を得ることができる。
【０１０６】
つぎにＣＰＵ２３は、選択済み候補言語データベースの決定処理をおこなう。かかる決定処理について図９を用いて説明する。典型データについて、各単語トライグラムの評価値を単語トライグラムの数と同じ次元数のベクトルとして表現する（ステップＳ６１）。ここでは、１０００次元のベクトルデータが得られたとする。
【０１０７】
つぎに、ＣＰＵ２３は、各言語データベースから上記と同じ単語トライグラムについてその頻度を抽出する（ステップＳ６３）。これにより、同じ１０００次元のベクトルデータを得ることができる。なお、当該言語データベースにある単語トライグラムが存在しない場合もある。この場合は、頻度ゼロとすればよい。
【０１０８】
ＣＰＵ２３は、両ベクトルデータの類似度を比較する（ステップＳ６５）。２つのベクトルデータの類似度は、公知の方法を用いることができる。本実施形態においては、ユークリッド距離を演算することにより類似度を求めた。ユークリッド距離は、各次元の値の差分を２乗し、その総和を求めることにより求めることができる。
【０１０９】
たとえば、図１０に示すような単語トライグラムについて、テストデータにおける頻度とデータベースＤｉにおける頻度が得られた場合、両者の類似度は、（０．０１３６５−０．００１７５）＾２  ＋  （０．００４５５−０．０００００）＾２  ＋・・・・で求めることができる。
【０１１０】
ＣＰＵ２３は、選択済み候補として決定するか否かを判断する全言語データベースについて、処理済みか否か判断し（ステップＳ６７）、所定の選択基準で上位の言語データベースを選択済み候補言語データベースとして決定する（ステップＳ６９）。
【０１１１】
ＣＰＵ２３は、組合せ割合決定処理を行う（図８ステップＳ５５）。かかる処理の概要は類似度の演算処理を除いては、上記音響モデルの場合と同様である。図１１を用いて簡単に説明する。
【０１１２】
以下では、ステップＳ５３で決定した選択済み候補データベースが言語モデルデータベースＤｉ，Ｄｊの２つである場合について説明する。
【０１１３】
ＣＰＵ２３は、ハードディスク２６に記憶された重みづけ決定規則を用いて、選択済み候補データベースの重みづけを決定する（図１１ステップＳ８１）。本実施形態においては、選択済み候補データベースが２つである場合、最初は、データベースＤｉの重みを０．０１、データベースＤｊの重みを０．９９とした。
【０１１４】
ＣＰＵ２３は、決定した重みづけにより、同じ単語トライグラムの出現頻度を合成する（ステップＳ８３）。たとえば、単語トライグラム「を，する，の」について、データベースＤｉにおける出現頻度が０．００１７５、データベースＤｊにおける出現頻度が０．０００１である場合、合成すると、０．００１７５＊０．０１＋０．００００１＊０．９９＝０．００１００７５となる。
【０１１５】
ＣＰＵ２３は、典型データを評価するために必要な単語トライグラムを全て処理済みか否か判断する（ステップＳ８５）。この場合、まだ残っているので、他の単語トライグラムについてステップＳ８３の処理を行う。
【０１１６】
ＣＰＵ２３は、必要な単語トライグラムについてステップＳ８３の合成処理が終了したと判断すると、ステップＳ８５からステップＳ８９に進み、テストデータとの類似度を演算する（ステップＳ８９）。かかる処理については図９ステップＳ６５と同様である。
【０１１７】
ＣＰＵ２３は、終了条件に合致するか否か判断する（ステップＳ９１）。本実施形態においては、係数を０．０１づつ変化させて、当該係数が０．９９となった場合に終了するものとした。
【０１１８】
この場合、終了条件に合致していないので、ＣＰＵ２３は重みづけ決定規則に基づいて重みづけを変更する。これにより、重みづけが０．０２と０．９８と変化する。
【０１１９】
以下、ＣＰＵ２３は、ステップＳ８３からステップＳ９３までの処理を終了条件と合致するまで繰り返す。ステップＳ９１にて終了条件と合致すると、合成割合を決定する（ステップＳ４５）。これは、もっとも類似度の高くなるように係数を決定すればよい。
【０１２０】
ＣＰＵ２３は合成割合を決定すると、言語モデルの生成処理を行う（図８ステップＳ５７）。具体的には、ＣＰＵ２３は、全ての選択済み候補データベースから全単語トライグラムを受け取り、前記ステップＳ５５で求めた係数を用いて、選択済み候補データベースの単語トライグラムの出現頻度を合成させたデータを生成する。
【０１２１】
このようにして、言語モデルについても、音響モデルと同様に、複数の言語モデルデータベースから、統計的処理済みの前記テストデータに適合する言語モデルを生成することができる。なお、３以上の選択済み候補データベースがある場合など、前記音響モデルにて説明した変形例は、言語モデルの場合も同様に適用することができる。
【０１２２】
〔６．他の実施形態〕
このように、本実施形態においては、すでに蓄積されている音声データを用いて、これらを所定の割合で結合させることにより、目的とする音響モデルを生成している。したがって、音響モデルを生成するために多数の音声データを収集する必要がなくなる。また、各データベースからは、オリジナルの音データではなく、パラメータまたは統計的処理データを取得するだけなので、オリジナルの音データの目的外利用の問題も生じない。また、各データベースに蓄積されているデータの使用量に応じた課金も可能となる。
【０１２３】
上記実施形態においては、音素ＨＭＭデータがあらかじめ各音響モデルデータベースに記憶されている場合について説明したが、音素ＨＭＭデータはそのつど生の音声データまたは当該生データから抽出した特徴量から生成してもよい。
【０１２４】
上記実施形態においては、車の中という環境下の音声モデルについて、車の中での音声データを記憶したデータベースと、男性という音声データを記憶したデータベースを所定の割合で合成させて、音響モデルを生成する場合を例として説明した。しかし、本件発明は、前記特定者用の音響モデルの生成方法は、前記複数の基礎データを所定の比率で組み合わたものであることに着目し、あらかじめ定められた用語をしゃべってもらい、これから、いずれのデータベースに存在する基礎データをどの比率で組み合わせればよいかを決定して、前記特定者用の音響モデルを生成するものである。したがって、統計的データを抽出可能な複数のデータベースであればどのような環境下のものを組み合わせることも出来る。たとえば、４０代の男性という音響モデルが存在しない場合、幼児の声を集めたデータベース、成人の声を集めたデータベース、老人の声を集めたデータベースを適宜合成させて、４０代の男性の音響モデルを生成することもできる。
【０１２５】
なお、上記実施形態においては、候補データベースを特定するための情報（ＵＲＬなど  ）を記憶しておき、これを検索するようにしたが、検索エンジンなどをもちいて検索するようにしてもよい。
【０１２６】
なお、上記実施形態においては、選択済み候補データベースとして決定するか否かの判断時に、各音響モデルデータベースから音素ＨＭＭデータを受け取り、言語モデル生成装置にて類似度を判断するようにしたが、各音響モデルデータベースに典型音声データを与えて、その音響モデルデータベースに記憶されている音響モデルを用いた場合の適合度だけを受け取り、選択済み候補として決定したあと、所望の音素ＨＭＭデータを各データベースから受け取るようにしてもよい。すなわち、選択済み候補として選定するかの判断時には、各データベースに記憶された音素ＨＭＭデータは特に必要とせず、そのデータベースに記憶された音響モデルによる評価値（スコア）が得られればよい。
【０１２７】
また、上記実施形態においては、候補データベースから所定の合致度を有するデータベースを選択済み候補データベースとし、この選択済み候補データベースについて重みづけの係数を求めるようにしたが、このような選別処理を行うことなく、候補データベース全部について、前記係数を求めるようにしてもよい。
【０１２８】
また、上記実施形態においては、説明を簡略化するために、各音素の各ベクトル要素は１の正規分布で表される場合について説明した。しかし、現実には音響モデルでは、各音素の特徴量は、複数の正規分布を合成で表される場合が多い。この場合には、合成分布における分布素選択回数の期待値，合成分布における分布素毎の音響パラメータ値の期待値，合成分布における分布素毎の音響パラメータの２乗値の期待値等をさらに考慮するようにすればよい。
【０１２９】
なお、上記実施形態においては各データベースにはすでに統計的処理済みのモデルデータが記憶されている場合について説明したが、これらを演算するための基礎データを記憶しておくようにしてもよい。
【０１３０】
また、上記実施形態においては、候補データベースから、そのデータベースに記憶されているモデルデータと、テストデータとの合致度を演算して、所定の数だけ、選択済み候補データベースとしたが、かかる選択条件についてはこれに限定されることなく、たとえば、所定の値以上の合致度を有するものを選択するというようにしてもよい。
【０１３１】
また、そのような選択基準ではなく、候補データベースに記憶されているデータに属性データを付加されている場合には、これを用いるようにしてもよい。
【０１３２】
上記実施形態においては、各候補データベースから必要なモデル単位データを受け取り、連結後のデータとテストデータとを比較するようにしたが、各候補データベースにテストデータを与えて、比較結果（評価値）を受け取って、選別するようにしてもよい。
【０１３３】
なお、上記実施形態においては、１の典型音声データで類似度を判断するようにしたが、複数の典型音声データを用いて、これらの平均評価値で類似度を判断するようにしてもよい。
【０１３４】
また、ネットワーク接続とは、インターネットまたはイントラネットのように各装置がいわゆるネットワークで接続されている場合はもちろん、なんらかのデータ転送経路で接続されている場合を含む概念である。また、物理的に音響モデルデータや言語モデルデータを記憶する装置は１台でも、複数の領域に分けられて記憶されている場合も含む。
【０１３５】
なお、上記実施形態においては、そのつど音響モデルデータや言語モデルデータを生成する場合について説明したが、一旦生成した音響モデルデータや言語モデルデータを蓄積しておき、新たなテストデータが与えられた場合には、既に蓄積しているモデルデータ中に合致するものが存在するか否かを判断し、存在する場合には、それをそのまま出力するようにしてもよい。これにより、すでに存在するモデルデータを有効活用することができる。合致するものが存在するか否かは、たとえば、しきい値を予め決めておけばよい。
【０１３６】
本実施形態においては、図１に示す機能を実現する為に、ＣＰＵを用い、ソフトウェアによってこれを実現している。しかし、その一部もしくは全てを、ロジック回路等のハードウェアによって実現してもよい。
【０１３７】
なお、プログラムの一部の処理をさらに、オペレーティングシステム（ＯＳ）にさせるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかる音響モデル生成装置１の機能ブロック図である。
【図２】音響モデル生成装置１をＣＰＵを用いて実現したハードウエア構成の一例を示す図である。
【図３】音響モデルのデータ構造を示す図である。
【図４】音響モデル生成処理の全体フローチャートである。
【図５】選択済み候補データベース決定の詳細フローチャートである。
【図６】組合せ割合決定の詳細フローチャートである。
【図７】合成処理を説明するための図である。
【図８】言語モデル生成処理の全体フローチャートである。
【図９】選択済み候補データベース決定の詳細フローチャートである。
【図１０】単語トライグラムのデータ構造を示す。
【図１１】組合せ割合決定の詳細フローチャートである。
【符号の説明】
１・・・・音響モデル生成装置
２３・・・ＣＰＵ
２７・・・メモリ
【図１】
2004317845.tif 000003
【図２】
2004317845.tif 000004
【図３】
2004317845.tif 000005
【図４】
2004317845.tif 000006
【図５】
2004317845.tif 000007
【図６】
2004317845.tif 000008
【図７】
2004317845.tif 000009
【図８】
2004317845.tif 000010
【図９】
2004317845.tif 000011
【図１０】
2004317845.tif 000012
【図１１】
2004317845.tif 000013
【手続補正書】
【提出日】平成15年4月21日(2003.4.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図８】
2004317845.tif 000014