(57)【要約】【課題】音声キーワード認識において、音声認識のタスクに依存することなく認識対象言語の音響モデルを作成することができ、単語挿入ペナルティのチューニングが不要化あるいは簡単化し、キーワード認識の正解率が高いこと。【解決手段】認識対象言語が日本語の場合、日本語音響モデル１と非日本語ガーベジモデル２を用いて入力音声８を音声照合部４で照合し、音声照合部４で照合した音声がキーワードであるか否かを予め定めたしきい値に基づいて判定部７で判定する。非日本語ガーベジモデルは英語、フランス語、クロアチア語、ドイツ語，ポルトガル語又はブルガリア語のうち１つの非日本語音響モデルである。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
キーワードをモデル化する音響モデルと、不要語及び雑音をモデル化するガーベジモデルと、前記音響モデルと前記ガーベジモデルを用いて入力音声を照合する音声照合手段と、前記音声照合手段で照合した音声がキーワードであるか否かを予め定めたしきい値に基づいて判定する判定手段を備える音声キーワード認識装置において、
前記音響モデルが日本語音響モデルであり、前記ガーベジモデルが英語、フランス語、クロアチア語、ドイツ語、ポルトガル語ブルガリア語のうち１つの非日本語音響モデルであることを特徴とする音声キーワード認識装置。
【請求項２】
請求項１において、
日本語または前記非日本語をモデル化するバックグラウンド音響モデルを用いて前記入力音声を照合する第２音声照合手段と、この第２音声照合手段で得た照合スコアと前記音声照合手段で得た照合スコアから正規化スコアを計算する正規化処理手段を備え、前記判定手段は前記音声照合手段で照合した音声がキーワードであるか否かを前記正規化処理手段で得た正規化スコアと予め定めたしきい値に基づいて判定することを特徴とする音声キーワード認識装置。
【請求項３】
キーワードをモデル化する音響モデルと、不要語及び雑音をモデル化するガーベジモデルと、前記音響モデルと前記ガーベジモデルを用いて入力音声を照合する音声照合手段と、前記音声照合手段で照合した音声がキーワードであるか否かを予め定めたしきい値に基づいて判定する判定手段を備える音声キーワード認識装置において、
前記音響モデルが英語音響モデルであり、前記ガーベジモデルが日本語、フランス語、クロアチア語、ドイツ語またはポルトガル語のうち１つの非英語音響モデルであることを特徴とする音声キーワード認識装置。
【請求項４】
請求項３において、
英語または前記非英語をモデル化するバックグラウンド音響モデルを用いて前記入力音声を照合する第２音声照合手段と、この第２音声照合手段で得た照合スコアと前記音声照合手段で得た照合スコアから正規化スコアを計算する正規化処理手段を備え、前記判定手段は前記音声照合手段で照合した音声がキーワードであるか否かを前記正規化処理手段で得た正規化スコアと予め定めたしきい値に基づいて判定することを特徴とする音声キーワード認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は音声キーワード認識技術に関し、例えば、コールセンター向け音声対話システムやカーナビゲーション向け音声対話システムに利用して有用である。
【０００２】
本明細書では、隠れマルコフモデル（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）をＨＭＭと標記して説明する。
【０００３】
【従来の技術】
近年の音声認識の実用化は目覚しいものがあり、その中でも、ユーザの自然な発声を許容する音声認識インターフェースが求められている。音声キーワード認識はユーザの自然な連続した発声から、キーワードだけを抽出して認識しようとする技術であり、キーワードスポッティングとも呼ばれ、例えば、電話音声認識のアプリケーションにおいて重要視されている。キーワードとは、発話内容の理解に寄与する重要な語であり、音声認識のタスクに応じて１つまたは複数設定される。
【０００４】
図５に、音声キーワード認識装置の従来例として、認識対象言語を日本語とし、日本語の発声からキーワードを認識する装置を示す。
【０００５】
図５に例示する音声キーワード認識装置は主としてコンピュータとソフトウェアで構成され、第１パスの照合と第２パスの照合を行うようになっている。
【０００６】
第１パスの照合では、キーワードを日本語ＨＭＭでモデル化する日本語音響モデル（日本語キーワードモデル）１と、不要語及び雑音といった非キーワードを日本語ＨＭＭでモデル化する日本語ガーベジモデル（Ｊａｐａｎｅｓｅ  ｇａｒｂａｇｅ  ｍｏｄｅｌ））２２を用いて、日本語ＨＭＭベースの第１音声照合部４により、入力音声８を照合する。ガーベジとは“ごみ”のことであり、キーワード以外の重要でない語（不要語や雑音）を意味する。
【０００７】
第２パスの照合では、日本語全般を日本語ＨＭＭでモデル化する日本語バックグラウンド音響モデル２３を用いて、日本語ＨＭＭベースの第２音声照合部２１により、入力音声８を照合する。第２音声照合部２１はバックグラウンドネットワークと呼ばれる。
【０００８】
第１パスの照合と第２パスの照合は平行して行われる。また、第１パスの照合及び第２パスの照合にはそれぞれ日本語の文法規則９が用いられる。
【０００９】
正規化計算部６は次式（１）の正規化計算を行い、第１音声照合部４で得た照合スコア例えば対数尤度ｌｏｇＰＫを第２音声照合部２１で得た照合スコア例えば対数尤度ｌｏｇＰＢで正規化する。式（１）中、Ｓは正規化スコア、ｔＳは照合した音声の開始時刻、ｔＥは照合した音声の終了時刻、ｔＥ−ｔＳは照合した音声の区間長（時間）である。
Ｓ＝（ｌｏｇＰＫ−ｌｏｇＰＢ）／（ｔＥ−ｔＳ）・・・式（１）
【００１０】
判定部７は正規化スコアＳを予め定めた閾値εと比較し、Ｓ≧εであれば第１音声照合部４が照合した音声がキーワードであると判定して認識結果を受理（Ａｃｃｅｐｔ）し、Ｓ＜εであればキーワードでない、言い換えれば不要語や雑音といった非キーワードであると判定して認識結果を棄却（Ｒｅｊｅｃｔ）する。
【００１１】
第２音声照合部２１がなく第２パスの照合を省略した場合、従って第１パスの照合のみの場合は、正規化計算部６は、次式（２）の計算により、正規化スコアＳを求める。この場合、判定部７は式（２）の計算による正規化スコアＳとしきい値εに基づいてキーワードか否かを判定する。
Ｓ＝（ｌｏｇＰＫ）／（ｔＥ−ｔＳ）・・・・・・・・・式（２）
【００１２】
日本語音響モデル１、日本語ガーベジモデル２２、日本語バックグラウンド音響モデル２３及び日本語文法規則９は、それぞれ適宜な格納部に格納されている。
【００１３】
従来、日本語音響モデル１及び日本語ガーベジモデル２２の作成手法には、以下に示す２通りの手法Ｉ、ＩＩが知られている。
【００１４】
従来手法Ｉ：この手法Ｉはタスク依存型であり、図６に示すように、音声認識のタスクに固有のキーワードを含む日本語音声データを多数収集し（ステップＳ２１）、収集した日本語音声データをキーワードのみを含む音声データと、非キーワード（キーワード以外の不要語及び雑音）のみを含む音声データとに分離する（ステップＳ２２、Ｓ２４）。そして、キーワードのみを含む日本語音声データから学習によりキーワードに対応する日本語ＨＭＭセットＡを作成し（ステップＳ２３）し、これから日本語音響モデル１を構成する。また、非キーワードのみを含む日本語音声データから学習により非キーワードに対応する日本語ＨＭＭセットＢを作成し（ステップＳ２５）、これから日本語ガーベジモデル２２を構成する。
【００１５】
従来手法ＩＩ：この手法ＩＩはタスク非依存型であり、図７に示すように、任意の日本語の音声データを多数収集し（ステップＳ３１）、収集した日本語音声データから学習により日本語音声一般に対応する日本語ＨＭＭコモンセットを作成する（ステップＳ３２）。つまり、学習用の日本語音声データは音声認識のタスクとは無関係に収集され、タスク固有のキーワードを含まなくても良い。この日本語ＨＭＭコモンセットから、キーワードに対応する日本語ＨＭＭサブセットＡを作成し（ステップＳ３３）してこれから日本語音響モデル１を構成し、また、日本語ＨＭＭコモンセットから、非キーワードに対応する日本語ＨＭＭサブセットＢを作成し（ステップＳ３４）してこれから日本語ガーベジモデル２２を構成する。
【００１６】
【非特許文献１】
河原達也、宗続敏彦、三木清一、堂下修司、“会話音声中の単語スポッティングのための言語モデルの検討”，電子情報学通信会技術研究報告、ＳＰ９４−２８、１９９４、ｐｐ．４１−４８
【非特許文献２】
渡辺隆夫、塚田聡、“音声認識を用いたゆう度補正による未知発話のリジェクション”、電子情報通信学会論文誌、Ｄ−ＩＩ、Ｖｏｌ．Ｊ７５−Ｄ−ＩＩ、Ｎｏ．１２、ｐｐ．２００４−２００９、Ｄｅｃ．１９９２
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、図５〜図７を参照して説明した従来の日本語音声キーワード認識技術には、日本語音響モデル１及び日本語ガーベジモデル２２の作成手法Ｉ、ＩＩに起因して、以下に示す問題点がある。
【００１８】
従来手法Ｉはタスク依存型なので、原理的にキーワード認識の正解率が良いという利点がある。しかし、タスクが決まらないと、学習用日本語音声データを収集することができず、従って、日本語音響モデル１も日本語ガーベジモデル２２も得ることができない。また、日本語音響モデル１及び日本語ガーベジモデル２２の作成には、キーワードを含む日本語音声データを多く収集する必要がある。従って、従来手法Ｉを採用した音声キーワード認識技術は実用的でない。
【００１９】
従来手法ＩＩはタスク非依存型なので、任意の日本語音声データから日本語音響モデル１及び日本語ガーベジモデル２２を作成できるという利点がある。しかし、元が同じ日本語音声データから学習した日本語ＨＭＭコモンセットなので、日本語音響モデル１と日本語ガーベジモデル２２がオーバーラップし、キーワード認識の正解率が低い。
【００２０】
図８に、従来手法ＩＩで作成した日本語音響モデル１と日本語ガーベジモデル２２を用いて音声キーワード認識した場合の実験結果２４、２５を示す。実験結果２４はキーワードをキーワードとして認識（Ｈｉｔｓ）した場合の正規化スコアＳとキーワードの累積頻度ＣＯＵＮＴとの関係を示し、実験結果２５は非キーワードをキーワードと認識（Ｆａｌｓｅ  ａｌａｒｍｓ）した場合の正規化スコアＳと非キーワードの累積頻度ＣＯＵＮＴとの関係を示す。図８より、２つの実験結果２４、２５は大きくオーバーラップしており、キーワードか非キーワードかを判定するためのしきい値の設定が容易でないことが分かる。
【００２１】
従来手法ＩＩで作成した日本語音響モデル１と日本語ガーベジモデル２２を用いて音声キーワード認識した場合のキーワード認識の正解率を改善するには、単語挿入ペナルティ（ｗｏｒｄ  ｉｎｓｅｒｔｉｏｎ  ｐｅｎａｌｔｙ：ワードインサーションペナルティ）といったパラメータのチューニングが必要であるが、チューニングは極めて面倒である。
【００２２】
ここで、単語挿入ペナルティとは、日本語ガーベジモデル２２を入力音声８と照合した場合に多数の短い単語が湧き出ることに鑑み、第１音声照合部４において、日本語ガーベジモデル２２と入力音声８との照合に際して１つの単語が湧き出る毎に或る値を照合スコアから減ずることである。例えば照合スコアが対数尤度であれば１単語当たり５、１０、１５、２０といった値を減ずる。この照合スコアから減ずる値をいくつに設定するかがチューニングであるが、その決定は極めて面倒である。
【００２３】
本発明の課題は、上述した従来技術の問題点に鑑み、音声認識のタスクに依存することなく認識対象言語の音響モデルを作成することができ、かつ、チューニングが不要化あるいは簡単化する、キーワード認識の正解率が高い音声キーワード認識技術を提供することである。
【００２４】
【課題を解決するための手段】
第１発明は、キーワードをモデル化する音響モデルと、不要語及び雑音をモデル化するガーベジモデルと、前記音響モデルと前記ガーベジモデルを用いて入力音声を照合する音声照合手段と、前記音声照合手段で照合した音声がキーワードであるか否かを予め定めたしきい値に基づいて判定する判定手段を備える音声キーワード認識装置において、前記音響モデルが日本語音響モデルであり、前記ガーベジモデルが英語、フランス語、クロアチア語、ドイツ語、ポルトガル語またはブルガリア語のうち１つの非日本語音響モデルであることを特徴とする。ここで、英語とは、アメリカ英語及びイギリス英語を始めとする英語圏での種々の英語を総称している。
【００２５】
第２発明は、第１発明において、日本語または前記非日本語をモデル化するバックグラウンド音響モデルを用いて前記入力音声を照合する第２音声照合手段と、この第２音声照合手段で得た照合スコアと前記音声照合手段で得た照合スコアから正規化スコアを計算する正規化処理手段を備え、前記判定手段は前記音声照合手段で照合した音声がキーワードであるか否かを前記正規化処理手段で得た正規化スコアと予め定めたしきい値に基づいて判定することを特徴とする。
【００２６】
なお、第１発明において、前記日本語音響モデルが日本語を母国語とする人が発声する音声データを学習して得たＨＭＭにより構成され、前記ガーベジモデルが前記非日本語を母国語とする人が発声する音声データを学習して得たＨＭＭで構成されていることが好ましい。日本語を母国語とする人が発声する音声データは音声認識のタスクに依存する必要はない。また、第２発明において、前記バックグラウンド音響モデルは日本語あるいは前記非日本語を母国語とする人が発声する音声データを学習して得たＨＭＭで構成されていることが好ましい。
【００２７】
第３発明は、キーワードをモデル化する音響モデルと、不要語及び雑音をモデル化するガーベジモデルと、前記音響モデルと前記ガーベジモデルを用いて入力音声を照合する音声照合手段と、前記音声照合手段で照合した音声がキーワードであるか否かを予め定めたしきい値に基づいて判定する判定手段を備える音声キーワード認識装置において、前記音響モデルが英語音響モデルであり、前記ガーベジモデルが日本語、フランス語、クロアチア語、ドイツ語またはポルトガル語のうち１つの非英語音響モデルであることを特徴とする。ここで、英語とは、アメリカ英語及びイギリス英語を始めとする英語圏での種々の英語を総称している。
【００２８】
第４発明は、第３発明において、英語または前記非英語をモデル化するバックグラウンド音響モデルを用いて前記入力音声を照合する第２音声照合手段と、この第２音声照合手段で得た照合スコアと前記音声照合手段で得た照合スコアから正規化スコアを計算する正規化処理手段を備え、前記判定手段は前記音声照合手段で照合した音声がキーワードであるか否かを前記正規化処理手段で得た正規化スコアと予め定めたしきい値に基づいて判定することを特徴とする。
【００２９】
なお、第３発明において、前記英語音響モデルが英語を母国語とする人が発声する音声データを学習して得たＨＭＭにより構成され、前記ガーベジモデルが前記非英語を母国語とする人が発声する音声データを学習して得たＨＭＭで構成されていることが好ましい。英語を母国語とする人が発声する音声データは音声認識のタスクに依存する必要はない。また、第４発明において、前記バックグラウンド音響モデルは英語あるいは前記非英語を母国語とする人が発声する音声データを学習して得たＨＭＭで構成されていることが好ましい。
【００３０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。
【００３１】
［第１実施例］
図１に、本発明の実施の形態（第１実施例）として、日本語を認識対象言語とする音声キーワード認識装置の構成例を示す。図１に示す装置は、主として、コンピュータとソフトウェアで構成されており、日本語のデジタルな入力音声８からキーワードのみを効率的に抽出するようになされている。この音声キーワード認識装置は、例えば、電話音声認識のアプリケーションの１つであるコールセンター向け音声対話システムや、カーナビゲーション向けの音声対話システムに利用される。
【００３２】
図１に示す音声キーワード認識装置は、キーワードをモデル化する日本語音響モデル（日本語キーワードモデル）１と、不要語及び雑音といった非キーワードをモデル化する非日本語のガーベジモデル（以下、非日本語ガーベジモデル）２と、非日本語バックグラウンド音響モデル３と、日本語ＨＭＭベースの第１音声照合部４と、非日本語ＨＭＭベースの第２音声照合部５と、第１音声照合部４で得た照合スコアと第２音声照合部５で得た照合スコアを用いて正規化スコアを計算する正規化計算部６と、第１音声照合部４で照合した音声がキーワードか否かを正規化スコアと予め定めたしきい値に基づいて判定する判定部７を備えている。
【００３３】
非キーワード（不要語及び雑音）をモデル化する非日本語ガーベジモデル２に関して「非日本語」とは、日本語ではないが、日本語と音響的に類似する言語（ａｃｏｕｓｔｉｃ  ｓｉｍｉｌａｒ  ｌａｎｇｕａｇｅ）であり、英語、フランス語、クロアチア語、ドイツ語、ポルトガル語またはブルガリア語のうち１つの言語を採用することができる。非日本語バックグラウンド音響モデル３は、非日本語ガーベジモデル２に採用される非日本語全般をモデル化する音響モデルである。第２音声照合部５に関する「非日本語」も非日本語ガーベジモデル２に採用される非日本語のことである。ここで、英語とは、前述したように、アメリカ英語及びイギリス英語を始めとし、英語圏での種々の英語を含むものである。
【００３４】
図１中、８は日本語のデジタルな入力音声、９は日本語の文法規則、１０は非日本語ガーベジモデル２に採用される１つの非日本語の文法規則を示している。日本語音響モデル１、非日本語ガーベジモデル２、非日本語バックグラウンド音響モデル３、日本語の文法規則９及び非日本語の文法規則１０は、それぞれ適宜な格納部に格納されている。
【００３５】
図２に、日本語音響モデル１及び非日本語ガーベジモデル２の作成手法を示す。図２に示す手法はタスク非依存型である。
【００３６】
図２（ａ）は日本語音響モデル（日本語キーワードモデル）１を作成する手法を示しており、日本語の任意の音声データを学習用に多数収集し（ステップＳ１）、収集した日本語音声データから学習により日本語のキーワードに対応する日本語ＨＭＭセットＡを作成し（ステップＳ２）、これからキーワードをモデル化する日本語音響モデル１を構成する。このとき、学習用に収集する日本語音声データは日本語を母国語とする人が発生した音声データであることが好ましい。日本語音声データは音声認識のタスクとは基本的に無関係なもので良いが、キーワードが含まれていても差し支えない。キーワード自体は、日本語音響モデル１の構成時に音声認識のタスクに応じて適宜定められる。キーワードは例えば国名や県名といった地名など、発話の認識に重要な語である。
【００３７】
図２（ｂ）は非日本語ガーベジモデル２を作成する手法を示しており、非日本語（英語、フランス語、クロアチア語、ドイツ語、ポルトガル語またはブルガリア語のうち１つの言語）の任意の音声データを多数収集し（ステップＳ１１）、収集した非日本語音声データから学習により不要語及び雑音といった非キーワードに対応する非日本語ＨＭＭセットＢを作成し（ステップＳ１２）、これから非日本語ガーベジモデル２を構成する。このとき、学習用に収集する非日本語音声データは当該非日本語を母国語とする人が発生した音声データであることが好ましい。非日本語音声データは音声認識のタスクとは基本的に無関係なものが良いが、非日本語を母国語とする人が発生した音声データであでればキーワードが含まれていても差し支えない。
【００３８】
非日本語バックグラウンド音響モデル３の作成については、図示しないが、非日本語の任意の音声データを多数収集し、収集した非日本語音声データから学習により非日本語全般に対応するＨＭＭセットを作成し、これによりバックグラウンド音響モデル３を構成する。従って、学習用の非日本語音声データには、非日本語ガーベジモデル２の作成に使用する学習用の非日本語音声データを共用することができる。
【００３９】
図１に示す音声キーワード認識装置の動作を説明する。
【００４０】
第１パスの照合として、キーワードを日本語ＨＭＭでモデル化する日本語音響モデル１と、不要語及び雑音といった非キーワードを非日本語ＨＭＭでモデル化する非日本語ガーベジモデル２を用いて、日本語ＨＭＭベースの第１音声照合部４により、デジタルな入力音声８を照合する。第１パスの照合には日本語の文法規則９が用いられる。
【００４１】
これと並行し、第２パスの照合として、非日本語全般を非日本語ＨＭＭでモデル化する非日本語バックグラウンド音響モデル３を用いて、非日本語ＨＭＭベースの第２音声照合部５により、デジタルな入力音声８を照合する。第２パスの照合には非日本語の文法規則１０が用いられる。第２音声照合部５はバックグラウンドネットワークと呼ばれる。
【００４２】
そして、正規化処理部６により前述の式（１）の計算を行って、第１音声照合部４で得た照合スコア例えば対数尤度ｌｏｇＰＫを第２音声照合部５で得た照合スコア例えば対数尤度ｌｏｇＰＢで正規化する。式（１）中、Ｓは正規化スコア、ｔＳは照合した音声の開始時刻、ｔＥは照合した音声の終了時刻、ｔＥ−ｔＳは照合した音声の区間長（時間）である。
Ｓ＝（ｌｏｇＰＫ−ｌｏｇＰＢ）／（ｔＥ−ｔＳ）・・・式（１）
【００４３】
判定部７は正規化スコアＳを予め定めた閾値εと比較し、Ｓ≧εであれば第１音声照合部４が照合した音声がキーワードであると判定して認識結果を受理（Ａｃｃｅｐｔ）し、Ｓ＜εであればキーワードでない、言い換えれば不要語や雑音といった非キーワードであると判定して認識結果を棄却（Ｒｅｊｅｃｔ）する。
【００４４】
第２音声照合部５がなく第２パスの照合を省略した場合、従って第１パスの照合のみの場合は、正規化計算部６は、前述の式（２）の計算により、正規化スコアＳを求める。この場合、判定部７は式（２）の計算による正規化スコアＳとしきい値εに基づいてキーワードか否かを判定する。
Ｓ＝（ｌｏｇＰＫ）／（ｔＥ−ｔＳ）・・・・・・・・・式（２）
【００４５】
図３に、上述した日本語音響モデル１と非日本語ガーベジモデル２を用いて音声キーワード認識する場合の実験結果１１、１２を示す。非日本語ガーベジモデル２として、アメリカ英語ガーベジモデルを用いた。実験結果１１はキーワードをキーワードとして認識（Ｈｉｔｓ）した場合の正規化スコアＳとキーワードの累積頻度ＣＯＵＮＴとの関係を示し、実験結果１２は非キーワードをキーワードと認識（Ｆａｌｓｅ  ａｌａｒｍｓ）した場合の正規化スコアＳと非キーワードの累積頻度ＣＯＵＮＴとの関係を示す。図３より、２つの実験結果１１、１２のオーバーラップは図８と比べると小さく、キーワードか非キーワードかを判定するためのしきい値の設定が容易になっていることが分かる。
【００４６】
表１に種々の非日本語について、ＩＰＡ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｐｈｏｎｅｔｉｃ  Ａｌｐｈａｂｅｔ）に基づき、日本語と共通な音素を含む割合（％）を示す。ここでは、アメリカ英語、フランス語、クロアチア語、ドイツ語、ポルトガル語、ブルガリア語、アラビア語及び中国語（広東語）を取り上げた。
【００４７】
【表１】
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【００４８】
表１より、日本語と共通な音素の割合はアメリカ英語の場合が極めて良く、フランス語、クロアチア語、ドイツ語、ポルトガル語、ブルガリア語、アラビア語及び中国語（広東語）の順に同割合が低下し、アメリカ英語のガーベジモデルは特に適し、フランス語、クロアチア語、ドイツ語、ポルトガル語及びブルガリア語のガーベジモデルは許容範囲であるが、アラビア語及び中国語は採用し難いことが良く分かる。フランス語、クロアチア語、ドイツ語、ポルトガル語及びブルガリア語は日本語と共通な音素の割合が７０％以上である。アメリカ英語以外の英語、つまりイギリス英語など、英語圏の他の英語もアメリカ英語と同様、日本語と共通な音素の割合が多く、これらの英語のガーベジモデルも採用できる。
【００４９】
表２に、非日本語ガーベジモデル２としてアメリカ英語ガーベジモデルを用いた場合（図１の音声キーワード認識装置）と、従来手法ＩＩで作成した日本語ガーベジモデル２２を用いた場合（図４の従来の音声キーワード認識装置）それぞれについて、単語挿入ペナルティ効果の差異を調べた結果を示す。但し、入力音声８の環境はクリーンな環境（例えば、オフイス）とし、照合は第１パスのみとし、キーワードの語彙数は１００とし、１つの発声当たりのキーワード数を１つとしている。
【００５０】
【表２】
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【００５１】
表２より、従来手法ＩＩで作成した日本語ガーベジモデル２２を用いた場合は、キーワード認識正解率は単語挿入ペナルティの値に大きく依存し、値が大きいほどキーワード認識正解率が向上し、単語挿入ペナルティの値がゼロのとき４５．４８％であったものが単語挿入ペナルティの値が２０のとき８９．８５％に向上する。これに対して、アメリカ英語ガーベジモデルを用いた場合は、単語挿入ペナルティの値がゼロでも８９．０５％と高い正解率が得られ、単語挿入ペナルティの値を２０と大きくしても正解率は９０．８２％であり殆ど変化しないことが分かる。つまり、アメリカ英語ガーベジモデルを用いた場合はチューニング（単語挿入ペナルティの調整）を要することなく、高いキーワード認識正解率が得られる。あるいは、チューニングする場合でも従来に比べてシビアなチューニングは必要とされず、簡単化する。このことは、非日本語ガーベジモデル２をアメリカ英語以外の英語、フランス語、クロアチア語、ドイツ語、ポルトガル語、ブルガリア語のＨＭＭで構成する場合も同様である。
【００５２】
表３に、非日本語ガーベジモデル２としてアメリカ英語ガーベジモデルを用いた場合（図１の音声キーワード認識装置）と、従来手法ＩＩで作成した日本語ガーベジモデル２２を用いた場合（図４の従来の音声キーワード認識装置）それぞれについて、単語挿入ペナルティ効果の差異を調べた別の結果を示す。表２との違いは、入力音声８の環境が実環境（例えば、地下街）である点であり、照合が第１パスのみ、キーワードの語彙数が１００、１つの発声当たりのキーワード数が１つである点は表２と同じである。
【００５３】
【表３】
2004309504.tif 000005
【００５４】
表３より、アメリカ英語ガーベジモデルを用いた場合の方が、従来手法ＩＩで作成した日本語ガーベジモデル２２を用いた場合に比べ、単語挿入ペナルティに対するキーワード認識正解率の依存性が小さく、単語挿入ペナルティの値がゼロでも９０．９６％と高い正解率が得られ、単語挿入ペナルティの値の増加（０、５、１０、１５、１５、２５）に対して９０．９６％から９３．４４％まで増加することが分かる。従来手法ＩＩで作成した日本語ガーベジモデル２２を用いた場合は、単語挿入ペナルティの値の増加（０、５、１０、１５、１５、２５）に対して８０．８５％から９３．２６％へと大きく変化する。つまり、アメリカ英語ガーベジモデルを用いた場合はチューニング（単語挿入ペナルティの調整）を要することなく高いキーワード認識正解率が得られ、あるいは、チューニングする場合でも従来に比べてシビアなチューニングは必要とされず簡単化する。このことは、非日本語ガーベジモデル２をアメリカ英語以外の英語、フランス語、クロアチア語、ドイツ語、ポルトガル語、ブルガリア語のＨＭＭで構成する場合も同様である。
【００５５】
表４に、非日本語ガーベジモデル２としてアメリカ英語ガーベジモデルを用い、単語挿入ペナルティの値をゼロとした場合（図１の音声キーワード認識装置）と、従来手法ＩＩで作成した日本語ガーベジモデル２２を用い、単語挿入ペナルティの値を２０とした場合（図４の従来の音声キーワード認識装置）それぞれについて、等誤り率（キーワードを非キーワードと誤認する率と非キーワードをキーワードと誤認する率とが同じ値であること）となるようにしきい値を設定した場合のキーワード認識正解率を調べた結果を示す。但し、入力音声８の環境をクリーンな環境（例えば、オフイス）とし、照合を第１パスと第２パスの両方とし、キーワードの語彙数を１００とし、１つの発声当たりのキーワード数を１つとしている。
【００５６】
【表４】
2004309504.tif 000006
【００５７】
表４より、アメリカ英語ガーベジモデルを用いた場合の方が、従来手法ＩＩで作成した日本語ガーベジモデル２２を用いた場合に比べ、等誤り率下のおけるキーワード認識正解率が７６．１４％から８３．８６％へと、相対的に１０．１％改善されていることが分かる。つまり、アメリカ英語ガーベジモデルを用いた場合はチューニングを要することなく高いキーワード認識正解率が得られ、あるいは、チューニングする場合でも従来に比べてシビアなチューニングは必要とされず簡単化する。このことは、非日本語ガーベジモデル２をアメリカ英語以外の英語圏の各種英語、フランス語、クロアチア語、ドイツ語、ポルトガル語、ブルガリア語のＨＭＭで構成する場合も同様である。
【００５８】
表５に、非日本語ガーベジモデル２としてアメリカ英語ガーベジモデルを用い、単語挿入ペナルティの値をゼロ、２５とした場合（図１の音声キーワード認識装置）と、従来手法ＩＩで作成した日本語ガーベジモデル２２を用い、単語挿入ペナルティの値を２０とした場合（図４の従来の音声キーワード認識装置）それぞれについて、等誤り率（キーワードを非キーワードと誤認する率と非キーワードをキーワードと誤認する率とが同じ値であること）となるようにしきい値を設定した場合のキーワード認識正解率を調べた別の結果を示す。表４との違いは、入力音声８の環境が実環境（例えば、地下街）である点であり、照合が第１パス及び第２パスの両方、キーワードの語彙数が１００、１つの発声当たりのキーワード数が１つである点は表４と同じである。
【００５９】
【表５】
2004309504.tif 000007
【００６０】
表５より、アメリカ英語ガーベジモデルを用いた場合の方が、従来手法ＩＩで作成した日本語ガーベジモデル２２を用いた場合に比べ、等誤り率下のおけるキーワード認識正解率が単語挿入ペナルティのない場合には８０．８５％から８５．６４％へと相対的に５．８％改善され、単語挿入ペナルティの値が２５の場合でも８５．５９％から８７．２９％へと相対的に２％改善されていることが分かる。つまり、アメリカ英語ガーベジモデルを用いた場合はチューニングを要することなく高いキーワード認識正解率が得られ、あるいは、チューニングする場合でも従来に比べてシビアなチューニングは必要とされず簡単化する。このことは、非日本語ガーベジモデル２をアメリカ英語以外の英語圏の各種英語、フランス語、クロアチア語、ドイツ語、ポルトガル語、ブルガリア語のＨＭＭで構成する場合も同様である。
【００６１】
表６に、非日本語ガーベジモデル２としてアメリカ英語ガーベジモデルを用いた場合（図１の音声キーワード認識装置）と、従来手法ＩＩで作成した日本語ガーベジモデル２２を用いた場合（図４の従来の音声キーワード認識装置）それぞれについて、等誤り率（キーワードを非キーワードと誤認する率と非キーワードをキーワードと誤認する率とが同じ値であること）となるようにしきい値を設定した場合のキーワード認識正解率を調べた別の結果を示す。但し、入力音声８の環境がクリーン環境（例えば、オフイス）とし、照合が第１パス及び第２パスの両方とし、キーワードの語彙数が１００とし、１つの発声当たりのキーワード数が２つとしている。
【００６２】
【表６】
2004309504.tif 000008
【００６３】
表６より、アメリカ英語ガーベジモデルを用いた場合の方が単語挿入ペナルティなしでも、従来手法ＩＩで作成した日本語ガーベジモデル２２を用い、単語挿入ペナルティをチューニングした場合に比べ、等誤り率下のおけるキーワード認識正解率が７３．１３％から８４．１１％へと相対的に１５％改善されていることが分かる。つまり、アメリカ英語ガーベジモデルを用いた場合はチューニングを要することなく、高いキーワード認識正解率が得られる。このことは、非日本語ガーベジモデル２をアメリカ英語以外の計五件の各種英語、フランス語、クロアチア語、ドイツ語、ポルトガル語、ブルガリア語のＨＭＭで構成する場合も同様である。
【００６４】
表７に、非日本語ガーベジモデル２としてアメリカ英語ガーベジモデルを用いた場合（図１の音声キーワード認識装置）と、従来手法ＩＩで作成した日本語ガーベジモデル２２を用いた場合（図４の従来の音声キーワード認識装置）それぞれについて、キーワードの語彙数を２５、５０、１００、３００、５００、７００、１０００と変え、等誤り率（キーワードを非キーワードと誤認する率と非キーワードをキーワードと誤認する率とが同じ値であること）となるようにしきい値を設定した場合のキーワード認識正解率を調べた別の結果を示す。但し、入力音声８の環境が実環境（例えば、地下街）とし、照合が第１パス及び第２パスの両方とし、１つの発声当たりのキーワード数が１つとし、単語挿入ペナルティの値は２５としている。
【００６５】
【表７】
2004309504.tif 000009
【００６６】
表７より、どの語彙数であっても、アメリカ英語ガーベジモデルを用いた場合の方が従来手法ＩＩで作成した日本語ガーベジモデル２２を用いた場合に比べ、等誤り率下のおけるキーワード認識正解率が高く、平均的には、８２．３３％から８４．８７％へと相対的に３％改善されていることが分かる。つまり、アメリカ英語ガーベジモデルを用いた場合、キーワードの語彙数が多くても高いキーワード認識正解率が得られる。このことは、非日本語ガーベジモデル２をアメリカ英語以外の英語圏の各種英語、フランス語、クロアチア語、ドイツ語、ポルトガル語、ブルガリア語のＨＭＭで構成する場合も同様である。
【００６７】
［第２実施例］
上記の説明では、バックグラウンド音響モデルとして非日本語全般をモデル化する非日本語バックグラウンド音響モデル３を用いたが、これに代えて、図４に示すように、日本語全般をモデル化する日本語バックグラウンド音響モデル２３を用いることができる。この態様を第２実施例と呼ぶ。この場合、図４に示すように、非日本語ＨＭＭベースの第２音声照合部５に代えて、日本語ＨＭＭベースの第２音声照合部２１をバックグラウンドネットワークとして用い、また、非日本語の文法規則１０に代えて、日本語の文法規則９を用いる。図４中、日本語音響モデル１、非日本語ガーベジモデル２、日本語ＨＭＭベースの第１音声照合部４、正規化計算部６及び判定部７は図１に示したものと同じである。図４に示す音声キーワード認識装置においても、図１に示した装置と同様、高いキーワード認識正解率を得ることができる。
【００６８】
日本語バックグラウンド音響モデル２３の作成につては、図示しないが、日本語の任意の音声データを多数収集し、収集した日本語音声データから学習により日本語全般に対応するＨＭＭセットを作成し、これによりバックグラウンド音響モデル２３を構成する。従って、学習用の日本語音声データには、日本語音響モデル１の作成に使用する学習用の日本語音声データを共用することができる。
【００６９】
［第３実施例］
図９に、第３実施例として、英語（アメリカ英語やイギリス英語など英語圏の各種英語）を認識対象言語とする音声キーワード認識装置の構成例を示す。図９に示す装置は、主として、コンピュータとソフトウェアで構成されており、英語のデジタルな入力音声８からキーワードのみを効率的に抽出するようになされている。この音声キーワード認識装置は、例えば、電話音声認識のアプリケーションの１つであるコールセンター向け音声対話システムや、カーナビゲーション向けの音声対話システムに利用される。
【００７０】
図９に示す音声キーワード認識装置は、キーワードをモデル化する英語音響モデル（英語キーワードモデル）３１と、不要語及び雑音といった非キーワードをモデル化する非英語のガーベジモデル（以下、非英語ガーベジモデル）３２と、非英語バックグラウンド音響モデル３３と、英語ＨＭＭベースの第１音声照合部３４と、非英語ＨＭＭベースの第２音声照合部３５と、第１音声照合部３４で得た照合スコアと第２音声照合部３５で得た照合スコアを用いて正規化スコアを計算する正規化計算部６と、第１音声照合部４で照合した音声がキーワードか否かを正規化スコアと予め定めたしきい値に基づいて判定する判定部７を備えている。
【００７１】
図９中、８は英語のデジタルな入力音声、３６は英語の文法規則、３７は非英語ガーベジモデル３２に採用される１つの非英語の文法規則を示している。英語音響モデル３１、非英語ガーベジモデル３２、非英語バックグラウンド音響モデル３３、英語の文法規則３６及び非英語の文法規則３７は、それぞれ適宜な格納部に格納されている。
【００７２】
上述したように、英語とは、アメリカ英語及びイギリス英語を始めとする英語圏での種々の英語を総称している。英語音響モデル３１には、キーワードをアメリカ英語でモデル化するアメリカ英語音響モデルの他、イギリス英語など英語圏の種々の英語でキーワードをモデル化する英語音響モデルを使用することができる。
【００７３】
非キーワード（不要語及び雑音）をモデル化する非英語ガーベジモデル３２に関して「非英語」とは、英語ではないが、英語と音響的に類似する言語（ａｃｏｕｓｔｉｃ  ｓｉｍｉｌａｒ  ｌａｎｇｕａｇｅ）であり、例えば、日本語、フランス語、クロアチア語、ドイツ語またはポルトガル語のうち１つの言語を採用することができる。このことを、表８を参照して説明する。
【００７４】
表８は、種々の非英語について、ＩＰＡ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｐｈｏｎｅｔｉｃ  Ａｌｐｈａｂｅｔ）に基づき、英語と共通な音素を含む割合（％）を示す。ここでは、日本語、フランス語、クロアチア語、ドイツ語、ポルトガル語、ブルガリア語、アラビア語及び中国語（広東語）を取り上げた。
【００７５】
【表８】
2004309504.tif 000010
【００７６】
表１より、日本語、フランス語、クロアチア語、ドイツ語及びポルトガル語のガーベジモデルは許容範囲であるが、ブルガリア語、アラビア語及び中国語は採用し難いことが良く分かる。日本語、フランス語、クロアチア語、ドイツ語及びポルトガル語は日本語と共通な音素の割合が７０％以上である。
【００７７】
非英語バックグラウンド音響モデル３３は、非英語ガーベジモデル３２に採用される非英語の全般をモデル化する音響モデルである。第２音声照合部３５に関する「非英語」も非英語ガーベジモデル３２に採用される非英語のことである。
【００７８】
図１０に、英語音響モデル３１及び非英語ガーベジモデル３２の作成手法を示す。図１０に示す手法はタスク非依存型である。
【００７９】
図１０（ａ）は英語音響モデル（英語キーワードモデル）３１を作成する手法を示しており、英語の任意の音声データを学習用に多数収集し（ステップＳ４１）、収集したエイド音声データから学習により英語のキーワードに対応する英語ＨＭＭセットＡを作成し（ステップＳ４２）、これからキーワードをモデル化する英語音響モデル３１を構成する。このとき、学習用に収集する英語音声データは英語を母国語とする人が発生した音声データであることが好ましい。英語音声データは音声認識のタスクとは基本的に無関係なもので良いが、キーワードが含まれていても差し支えない。キーワード自体は、英語音響モデル３１の構成時に音声認識のタスクに応じて適宜定められる。キーワードは例えば国名や県名といった地名など、発話の認識に重要な語である。
【００８０】
図１０（ｂ）は非英語ガーベジモデル３２を作成する手法を示しており、非英語（日本語、フランス語、クロアチア語、ドイツ語またはポルトガル語のうち１つの言語）の任意の音声データを多数収集し（ステップＳ５１）、収集した非英語音声データから学習により不要語及び雑音といった非キーワードに対応する非英語ＨＭＭセットＢを作成し（ステップ５２）、これから非英語ガーベジモデル３２を構成する。このとき、学習用に収集する非英語音声データは当該英語を母国語とする人が発生した音声データであることが好ましい。非英語音声データは音声認識のタスクとは基本的に無関係なものが良いが、非英語を母国語とする人が発生した音声データであでればキーワードが含まれていても差し支えない。
【００８１】
非英語バックグラウンド音響モデル３３の作成については、図示しないが、非英語の任意の音声データを多数収集し、収集した非英語音声データから学習により非英語全般に対応するＨＭＭセットを作成し、これによりバックグラウンド音響モデル３３を構成する。従って、学習用の非英語音声データには、非英語ガーベジモデル３２の作成に使用する学習用の非英語音声データを共用することができる。
【００８２】
図９に示す音声キーワード認識装置の動作を説明する。
【００８３】
第１パスの照合として、キーワードを英語ＨＭＭでモデル化する英語音響モデル３１と、不要語及び雑音といった非キーワードを非英語ＨＭＭでモデル化する非英語ガーベジモデル３２を用いて、英語ＨＭＭベースの第１音声照合部３４により、デジタルな入力音声８を照合する。第１パスの照合には英語の文法規則３６が用いられる。
【００８４】
これと並行し、第２パスの照合として、非英語全般を非英語ＨＭＭでモデル化する非英語バックグラウンド音響モデル３３を用いて、非英語ＨＭＭベースの第２音声照合部３５により、デジタルな入力音声８を照合する。第２パスの照合には非英語の文法規則３７が用いられる。第２音声照合部３５はバックグラウンドネットワークと呼ばれる。
【００８５】
そして、正規化処理部６により前述の式（１）の計算を行って、第１音声照合部３４で得た照合スコア例えば対数尤度ｌｏｇＰＫを第２音声照合部３５で得た照合スコア例えば対数尤度ｌｏｇＰＢで正規化する。式（１）中、Ｓは正規化スコア、ｔＳは照合した音声の開始時刻、ｔＥは照合した音声の終了時刻、ｔＥ−ｔＳは照合した音声の区間長（時間）である。
Ｓ＝（ｌｏｇＰＫ−ｌｏｇＰＢ）／（ｔＥ−ｔＳ）・・・式（１）
【００８６】
判定部７は正規化スコアＳを予め定めた閾値εと比較し、Ｓ≧εであれば第１音声照合部４が照合した音声がキーワードであると判定して認識結果を受理（Ａｃｃｅｐｔ）し、Ｓ＜εであればキーワードでない、言い換えれば不要語や雑音といった非キーワードであると判定して認識結果を棄却（Ｒｅｊｅｃｔ）する。
【００８７】
第２音声照合部３５がなく第２パスの照合を省略した場合、従って第１パスの照合のみの場合は、正規化計算部６は、前述の式（２）の計算により、正規化スコアＳを求める。この場合、判定部７は式（２）の計算による正規化スコアＳとしきい値εに基づいてキーワードか否かを判定する。
Ｓ＝（ｌｏｇＰＫ）／（ｔＥ−ｔＳ）・・・・・・・・・式（２）
【００８８】
上述した英語音響モデル３１と非英語ガーベジモデル３２を用いて音声キーワード認識する場合、キーワードをキーワードとして認識（Ｈｉｔｓ）した場合の正規化スコアＳとキーワードの累積頻度ＣＯＵＮＴとの関係と、非キーワードをキーワードと認識（Ｆａｌｓｅ  ａｌａｒｍｓ）した場合の正規化スコアＳと非キーワードの累積頻度ＣＯＵＮＴとの関係は、オーバーラップが小さく、従って、キーワードか非キーワードかを判定するためのしきい値の設定が容易である。
【００８９】
表９に、英語キーワード語彙数を２５とし、英語音響モデル３１と英語ガーベジモデルを用いた場合、英語キーワード語彙数を２５とし、英語音響モデル３１と日本語ガーベジモデル（非英語ガーベジモデル３２）を用いた場合（図９の音声キーワード認識装置）と、英語キーワード語彙数を５０とし、英語音響モデル３１と英語ガーベジモデルを用いた場合、日本語キーワード語彙数を５０とし、日本語音響モデルと日本語ガーベジモデルを用いた場合それぞれについて、キーワード認識正解率（％）を調べた結果を示す。但し、英語音響モデル３１をアメリカ英語音響モデルとし、１つの発声当たりのキーワード数を１つとしている。
【００９０】
【表９】
2004309504.tif 000011
【００９１】
表９より、日本語ガーベジモデルを用いた場合の方が、英語ガーベジモデルを用いた場合に比べ、キーワード語彙数が２５では、キーワード認識正解率が６６．８８％から７４．９４％へと、相対的に１２％改善されていることが分かる。つまり、日本語ガーベジモデルを用いた場合はチューニングを要することなく高いキーワード認識正解率が得られ、あるいは、チューニングする場合でも従来に比べてシビアなチューニングは必要とされず簡単化する。このことは、英語音響モデル３１をイギリス英語等の英語圏の各種英語のＨＭＭで構成する場合も、また、非英語ガーベジモデル３２をフランス語、クロアチア語、ドイツ語、ポルトガル語のＨＭＭで構成する場合も同様である。
【００９２】
［第４実施例］
上記の説明では、バックグラウンド音響モデルとして該当する非英語の全般をモデル化する非英語バックグラウンド音響モデル３３を用いたが、これに代えて、図１１に示すように、英語全般をモデル化する英語バックグラウンド音響モデル３８を用いることができる。この態様を第４実施例と呼ぶ。この場合、図１１に示すように、非英語ＨＭＭベースの第２音声照合部３５に代えて、英語ＨＭＭベースの第２音声照合部３９をバックグラウンドネットワークとして用い、また、非英語の文法規則３７に代えて、英語の文法規則３６を用いる。図１１中、英語音響モデル３１、非英語ガーベジモデル３２、英語ＨＭＭベースの第１音声照合部３４、正規化計算部６及び判定部７は図９に示したものと同じである。図１２に示す音声キーワード認識装置においても、図９に示した装置と同様、高いキーワード認識正解率を得ることができる。
【００９３】
英語バックグラウンド音響モデル３８の作成につては、図示しないが、英語の任意の音声データを多数収集し、収集した英語音声データから学習により英語全般に対応するＨＭＭセットを作成し、これによりバックグラウンド音響モデル３８を構成する。従って、学習用の英語音声データには、英語音響モデル３１の作成に使用する学習用の英語音声データを共用することができる。
【００９４】
上記の説明から、本発明の音声キーワード認識装置は、キーワードをモデル化する音響モデルと、不要語及び雑音をモデル化するガーベジモデルと、前記音響モデルと前記ガーベジモデルを用いて入力音声を照合する音声照合手段と、前記音声照合手段で照合した音声がキーワードであるか否かを予め定めたしきい値に基づいて判定する判定手段を備える音声キーワード認識装置において、前記音響モデルが認識対象言語の音響モデルであり、前記ガーベジモデルが認識対象言語と共通な音韻（ＩＰＡシンボル）を７０％以上含む非認識対象言語のガーベジモデル（非認識対象言語音響ガーベジモデル）であることを特徴とするもの、あるいは、認識対象言語または非認識対象言語をモデル化するバックグラウンド音響モデルを用いて前記入力音声を照合する第２音声照合手段と、この第２音声照合手段で得た照合スコアと前記音声照合手段で得た照合スコアから正規化スコアを計算する正規化処理手段を備え、前記判定手段は前記音声照合手段で照合した音声がキーワードであるか否かを前記正規化処理手段で得た正規化スコアと予め定めたしきい値に基づいて判定することを特徴とするものである、ということができる。
【００９５】
【発明の効果】
本発明によれば、キーワードをモデル化する日本語音響モデルと不要語及び雑音といった非キーワードをモデル化する非日本語ガーベジモデルを入力音声と照合するので、キーワード認識の正解率が高く、単語挿入ペナルティのチューニングが不要化あるいは簡単化する。また、日本語音響モデル及び非日本語ガーベジモデルを音声認識のタスクに依存することなく作成することができる。
【００９６】
また、本発明によれば、キーワードをモデル化する英語音響モデルと不要語及び雑音といった非キーワードをモデル化する非英語ガーベジモデルを入力音声と照合するので、キーワード認識の正解率が高く、単語挿入ペナルティのチューニングが不要化あるいは簡単化する。また、英語音響モデル及び非英語ガーベジモデルを音声認識のタスクに依存することなく作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施例に係る音声キーワード認識装置のブロック構成を示す図。
【図２】本発明の第１実施例で用いる日本語音響モデル及び非日本語ガーベジモデルの作成手法を示す図。
【図３】日本語音響モデルと非日本語ガーベジモデルを用いる場合の正規化スコアと累積頻度の関係を示す図。
【図４】本発明の第２実施例に係る音声キーワード認識装置のブロック構成を示す図。
【図５】従来の音声キーワード認識装置ブロック構成を示す図。
【図６】従来の日本語音響モデル及び日本語ガーベジモデルの作成手法Ｉを示す図。
【図７】従来の日本語音響モデル及び日本語ガーベジモデルの作成手法ＩＩを示す図。
【図８】従来のモデル作成手法ＩＩで作成した日本語音響モデルと日本語ガーベジモデルを用いる場合の正規化スコアと累積頻度の関係を示す図。
【図９】本発明の第３実施例に係る音声キーワード認識装置のブロック構成を示す図。
【図１０】本発明の第３実施例で用いる英語音響モデル及び非英語ガーベジモデルの作成手法を示す図。
【図１１】本発明の第４実施例に係る音声キーワード認識装置のブロック構成を示す図。
【符号の説明】
１  日本語音響モデル
２  非日本語ガーベジモデル
３  非日本語バックグラウンド音響モデル
４  日本語ＨＭＭベースの第１音声照合部
５  非日本語ＨＭＭベースの第２音声照合部
６  正規化計算部
７  判定部
８  入力音声
９  日本語の文法規則
１０  非日本語の文法規則
１１  日本語音響モデルと非日本語ガーベジモデルを用いる場合の正規化スコアとキーワードの累積頻度との関係を示す実験結果
１２  日本語音響モデルと非日本語ガーベジモデルを用いる場合の正規化スコアと非キーワードの累積頻度との関係を示す実験結果
２１  日本語ＨＭＭベースの第２音声照合部
２２  日本語ガーベジモデル
２３  日本語バックグラウンド音響モデル
２４  日本語音響モデルと日本語ガーベジモデルを用いる場合の正規化スコアとキーワードの累積頻度との関係を示す実験結果
２５  日本語音響モデルと日本語ガーベジモデルを用いる場合の正規化スコアと非キーワードの累積頻度との関係を示す実験結果
３１  英語音響モデル
３２  非英語ガーベジモデル
３３  非英語バックグラウンド音響モデル
３４  英語ＨＭＭベースの第１音声照合部
３５  非英語ＨＭＭベースの第２音声照合部
３６  英語の文法規則
３７  非英語の文法規則
３８  英語バックグラウンド音響モデル
３９  英語ＨＭＭベースの第２音声照合部
【図１】
2004309504.tif 000012
【図２】
2004309504.tif 000013
【図３】
2004309504.tif 000014
【図４】
2004309504.tif 000015
【図５】
2004309504.tif 000016
【図６】
2004309504.tif 000017
【図７】
2004309504.tif 000018
【図８】
2004309504.tif 000019
【図９】
2004309504.tif 000020
【図１０】
2004309504.tif 000021
【図１１】
2004309504.tif 000022
【手続補正書】
【提出日】平成15年3月7日(2003.3.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４７】
【表１】
2004309504.tif 000023