(57)【要約】【課題】騒音の大きい環境下においても音声認識率の高い音声認識装置を提供することを目的とする。【解決手段】騒音検出部３２によって検出された騒音量が大きい場合には、ビームサーチ法を行う際の枝刈りの閾値αを残す枝の数が少なくなる方向に変更することにより、騒音量が大きい場合には早期に音声認識の演算処理を終了させることができる。これにより、騒音量が大きく、音声認識のための演算時間を多くとっても音声の認識率が低く、早期に再発話を促したほうがよい場合において、すばやく音声認識の演算処理を終了し、音声の認識結果を得ることができる。【選択図】              図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声を入力し、該音声の時間波形から音声区間を検出し、検出された音声区間をフレーム分割し、フレーム分割された音声を認識のためのパラメータに変換する音声入力部と、あらかじめ用意された音声の標準パターンを記憶している記憶部と、前記音声入力部においてパラメータに変換された音声信号と、前記記憶部に記憶された音声の標準パターンとをビームサーチ法を用いながら比較して音声認識を行う音声認識処理部を有する音声認識装置において、
前記音声認識処理部において用いられるビームサーチ法における枝刈りの閾値を設定する閾値設定部を備え、
騒音が大きいという条件が成立する場合に、前記閾値設定部は、枝刈りの閾値を残す枝の数が少なくなるように設定し、前記音声認識処理部は、前記枝刈りの閾値をもとに音声認識を行うことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
騒音を検出する騒音検出部を備え、
該騒音検出部によって騒音が検出されたときを、前記騒音が大きいという条件が成立する場合とすることを特徴とする請求項１記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記閾値設定部は、前記騒音検出部によって検出された騒音が大きくなるにつれて、残す枝の数が少なくなるように枝刈りの閾値を設定することを特徴とする請求項２記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記音声認識装置は車両に搭載され、
該車両の走行状態を検出する走行状態検出部を備え、
該走行状態検出部によって車両が走行状態であると検出されたときを、前記騒音が大きいという条件が成立する場合とすることを特徴とする請求項１から３のいずれか１に記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記閾値設定部は、前記走行状態検出部によって検出された車両の速度が大きくなるにつれて、残す枝の数が少なくなるように枝刈りの閾値を設定することを特徴とする請求項４記載の音声認識装置。
【請求項６】
ビームサーチ法における目標アクティブパス数を設定する目標アクティブパス数設定部を備え、
前記騒音が大きいという条件が成立する場合に、前記目標アクティブパス数設定部は、目標アクティブパス数を残す枝の数が少なくなるように設定し、前記閾値設定部は前記設定された目標アクティブパス数に応じて枝刈りの閾値を設定することを特徴とする請求項１から５のいずれか１に記載の音声認識装置。
【請求項７】
前記目標アクティブパス数設定部は、前記騒音が大きくなるにつれて、目標アクティブパス数を少ない値に設定することを特徴とする請求項６記載の音声認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声を認識する音声認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
【特許文献１】特開平１１−１１９７９３号公報
従来の音声認識装置は、入力された音声区間をフレーム分割し、フレーム分割した音声を認識のためにパラメータ化する音声入力部と、パラメータ化された音声の標準パターンをあらかじめ辞書として記憶する記憶部と、音声入力部においてパラメータ化された音声信号と記憶部に記憶された辞書から読み出した標準パターンとをＤＰマッチング法などによって照合し、認識結果を文字列として出力する音声認識部とを有している。音声認識部では音声認識の演算量を削減するために、ＤＰマッチング法などにビームサーチ法を組み合わせて音声認識を行っている。
【０００３】
また音声認識装置は閾値設定部を備え、閾値設定部はビームサーチ法による枝刈りの閾値αを設定して音声認識部へ送るものである。音声認識部はパラメータ化された入力音声と標準パターンとを先頭フレームから比較し累積尤度を計算していくという、最適パス探索問題を解くものである。
【０００４】
音声認識部で行われるビームサーチ法による枝刈りとは、最適パス探索問題において、先頭フレームから計算していくそれぞれのパスのうち、累積尤度の低いパスについては途中で計算を止めるという手法のことである。これは音声認識部における演算量を軽減するために行われる。
【０００５】
また、フレームが進むにつれて増えていく枝を刈り取るような作業であるので、枝刈りと呼ばれる。ここで枝刈りを行うには、刈るべきパスの累積尤度の閾値が必要であるが、従来の音声認識装置においては外部から閾値を与えるか、あるいは外部から残すべきパスの本数を与える必要があった。この残すべきパスの本数を目標アクティブパス数と呼ぶ。
【０００６】
以上のような構成の音声認識装置により、入力された音声を認識しその結果を文字列などとして出力することが可能となる。
またこのような音声認識装置においては、あらかじめ所定の閾値を与えるか、外部から所定の目標アクティブパス数を与える必要があったが、この際に騒音などの少ない環境では、枝刈りの閾値αを小さく設定して残すべきパスの数を多くし、演算時間を多くとることによって十分な音声の認識結果を得るようにしていた。あるいは同様の目的で目標アクティブパス数を大きく設定していた。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
このような上記従来の音声認識装置にあっては、騒音が大きい場合などのように、音声の認識処理の演算時間を多くとっても音声の認識率が低い場合においても長時間の演算処理を行ってしまい、長時間の認識処理時間を待ったにもかかわらず誤った認識結果を得てしまうといったことがあった。
【０００８】
また特開平１１−１１９７９３号公報に記載された音声認識装置においては、枝刈り閾値あるいは目標アクティブパス数を所定の値ではなく動的に変更している。しかしこの音声認識装置は、辞書のパープレキシティに応じて枝刈り閾値あるいは目標アクティブパス数を動的に変化させるものであり、騒音の有無については考慮しておらず、上述の音声認識装置と同様に、騒音の大きい環境下において長時間の認識処理時間を待ったにもかかわらず、正しい認識結果を得ることができないといった問題があった。
【０００９】
そこで本発明はこのような問題点に鑑み、騒音の大きい環境下においても音声認識率の高い音声認識装置を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明は、音声を入力し、該音声の時間波形から音声区間を検出し、検出された音声区間をフレーム分割し、フレーム分割された音声を認識のためのパラメータに変換する音声入力部と、あらかじめ用意された音声の標準パターンを記憶している記憶部と、音声入力部においてパラメータに変換された音声信号と、記憶部に記憶された音声の標準パターンとをビームサーチ法を用いながら比較して音声認識を行う音声認識処理部を有する音声認識装置において、音声認識処理部において用いられるビームサーチ法における枝刈りの閾値を設定する閾値設定部を備え、騒音が大きいという条件が成立する場合に、閾値設定部は、枝刈りの閾値を残す枝の数が少なくなるように設定し、音声認識処理部は、枝刈りの閾値をもとに音声認識を行うものとした。
【００１１】
【発明の効果】
本発明によれば、閾値設定部が、騒音が大きいという条件が成立する場合に残す枝の数が少なくなるように枝刈りの閾値を設定する。これにより騒音量が大きく、音声認識のための演算時間を多くとっても音声の認識率が低く、早期に再発話を促したほうがよい場合において、すばやく音声認識の演算処理を終了して音声の認識結果を得ることができる。
また、騒音量が大きいような場合において、使用者が明瞭に発話を行った場合には枝刈りの閾値の変更によらず、音声認識装置は正しい音声の認識結果を得ることができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
次に本発明の実施の形態を実施例により説明する。
以下に示す各実施例は、本発明における音声認識装置を車両のナビゲーションシステムに適用したものである。
図１に、第一の実施例における車両のナビゲーションシステムの全体構成を示す。
図示しないＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）アンテナによって受信された信号より自車両の位置を演算し、使用者に各種の情報を提示するナビゲーション制御部２が、音声の認識処理を行う信号処理部３に接続される。
【００１３】
信号処理部３はメモリやＣＰＵから構成される。信号処理部３には、あらかじめ用意された音声の標準パターンを辞書として記憶している記憶部６と、発話スイッチ１３および訂正スイッチ１４を備えた入力指示部１２とが接続される。
【００１４】
また信号処理部３には、Ｄ／Ａコンバータ７、出力アンプ８を介してスピーカ９が接続され、信号処理部３から出力されたデジタルの音声信号がＤ／Ａコンバータ７によってアナログの音声信号に変換され、出力アンプ８によって増幅されてスピーカ９から音声として出力される。
信号処理部３には、Ａ／Ｄコンバータ１０を介してマイク１１が接続され、マイク１１から入力されたアナログの音声信号がＡ／Ｄコンバータ１０によってデジタルの音声信号に変換されて信号処理部３に伝達される。
【００１５】
ナビゲーション制御部２は表示部１６およびスピーカ９に接続されており、表示部１６およびスピーカ９を通じて車両のドライバ等に位置情報等を提示する。
信号処理部３、記憶部６、Ｄ／Ａコンバータ７、出力アンプ８およびＡ／Ｄコンバータ１０より音声認識部１が構成される。
また、音声認識部１、ナビゲーション制御部２、表示部１６、スピーカ９、マイク１１および入力指示部１２よりナビゲーションシステム２０が構成される。
【００１６】
次に図２を用いて、音声認識部１内で行われる処理の構成について説明する。
信号処理部３は内部に、音声入力部３０、音声認識処理部３１、騒音検出部３２および閾値設定部３３を有している。音声認識部１にマイク１１を通じて音声が入力されると、音声入力部３０は入力された音声の時間波形から音声区間を検出し、検出された音声区間をフレーム分割する。さらにフレーム分割した音声を、音声認識を行うためにパラメータ化する。
【００１７】
記憶部６は、あらかじめ用意された音声の標準パターンを辞書として記憶している。音声認識処理部３１は、音声入力部３０においてパラメータ化された信号と、記憶部６に記憶された辞書から読み出した標準パターンとを、ビームサーチ法を用いながら比較し、認識結果を文字列などとして出力する。
【００１８】
騒音検出部３２はマイク１１を通じて入力された音信号から騒音量を検出し、閾値設定部３３は検出された騒音量から、音声認識処理部３１で行うビームサーチ法による枝刈りの閾値αを決定する。この際、枝刈りの閾値αの初期値に対し、騒音量が大きいほど残す枝の数が少なくなる方向に閾値αを変更する。枝刈りの閾値αの初期値は、騒音が存在しない場合に十分な音声認識率が得られるような値として実験的に求めたものである。
【００１９】
このように音声認識処理部３１は、閾値設定部３３によって騒音量に応じて設定されたビームサーチ法による枝刈りの閾値αを、刈るべきパスの累積尤度の閾値として用い、累積尤度の低いパスについては途中で計算を止めながら音声の認識処理を行う。
【００２０】
図３のフローチャートを用いて、ナビゲーションシステムの音声認識処理の流れについて説明する。
ステップ１００において、信号処理部３はナビゲーションシステム２０の使用者によって、発話の開始を指示する入力指示部１２に設けられた発話スイッチ１３が操作されたかどうかの判断を行う。発話スイッチ１３の操作があった場合にはステップ１０１へ進む。
【００２１】
ステップ１０１において、信号処理部３は最大待受け時間の設定を行う。この最大待受け時間は、音声を検出できないまま、音声の待受け状態を継続し続けることを避けるために音声認識装置に設けるものである。最大待受け時間の長さは、記憶部６に記憶された最長の発話文が発話された場合の発話時間に余裕時間を加えた時間を設定する。
ステップ１０２において、信号処理部３内の騒音検出部３２は騒音量の検出を行う。この騒音量は、マイク１１を通じて入力されＡ／Ｄコンバータ１０によってデジタル信号に変換された音声信号のうち、発話スイッチ１３が操作されてから後述するステップ１０４において告知音信号が出力されるまでの間のデジタル信号の平均パワーを演算し、騒音量として記憶する。
【００２２】
ステップ１０３において信号処理部３内の閾値設定部３３は、ステップ１０２で記憶された騒音量に応じて、後述するステップ１０６でビームサーチ法を用いて一致度演算を行う際の枝刈りの閾値αを設定する。この設定の際に、騒音量が大きいほど残す枝の数が少なくなる方向に枝刈りの閾値αを設定する。
ステップ１０４において、信号処理部３は音声取り込み処理を開始した旨を使用者に知らせるために、記憶部６に記憶された告知音声信号をＤ／Ａコンバータ７および出力アンプ８を通じて、スピーカ９から出力する。
【００２３】
音声取り込み開始を知らせる告知音声を聞いた使用者は、認識対象に含まれる単語の発話を行う。
マイク１１から入力された音声信号は、Ａ／Ｄコンバータ１０によってデジタル信号に変換されて信号処理部３に入力される。信号処理部３は、発話スイッチ１３が操作された後、ステップ１０２において得られた騒音量に比べて入力されたデジタル信号の瞬間パワーが所定値以上大きくなったときに、使用者が発話したと判断してステップ１０５において音声の取り込みを開始する。なお入力されたデジタルの音声信号は、信号処理部３内の音声入力部３０によって、所定時間幅の信号を１フレームとして取り込まれる。
【００２４】
ステップ１０６において、信号処理部３内の音声認識処理部３１は、記憶部６に記憶された音声の標準パターンと、音声入力部３０によってパラメータ化された音声信号とをビームサーチ法を用いて一致度演算を行う。このビームサーチ法を用いた一致度演算は、ステップ１０３において設定された枝刈りの閾値αを用いて行われる。なおこのステップの処理を行う間も、並列して信号処理部３による音声の取り込みは継続されている。
【００２５】
ステップ１０７において、信号処理部３は発話の終端が検出されたかどうかの判断を行う。この終端の検出は、音声のデジタル信号の瞬間パワーが所定値以下の状態が所定時間以上続いた場合に、使用者の発話が終了したと判断するものである。発話の終端を検出した場合は、ステップ１０８へ進み、終了していない場合はステップ１１２へ進む。
【００２６】
ステップ１１２において、信号処理部３は音声取り込み開始後、ステップ１０１において設定した最大待受け時間を経過したかどうかの判断を行い、経過していない場合はステップ１０５へ戻る。また、最大待受け時間を経過している場合はステップ１０８へ進む。
発話の終端が検出されない場合として、使用者の発話終了後に、音声の代わりに信号処理部３に雑音が取り込まれている場合がある。このような場合に、最大待受け時間を経過したときに使用者の発話が終了したものと判断してステップ１０８へ進む。
【００２７】
ステップ１０８において、音声の取り込み処理を終了する。音声認識処理部３１による音声の認識処理の終了後、ステップ１０９において、信号処理部３は一致度の最も大きい認識対象語を認識結果として、Ｄ／Ａコンバータ７および出力アンプ８を通じてスピーカ９から出力する。
【００２８】
ステップ１１０において、ステップ１０９における認識対象語の出力後、信号処理部３は所定時間内に、入力指示部１２に備えられた訂正スイッチ１４が操作されたかどうかの判断を行う。訂正スイッチ１４の操作があった場合は音声の認識結果に対して、使用者が訂正要求したと判断してステップ１０２へ戻り、上述の音声の認識処理をやり直す。
【００２９】
一方、ステップ１１０において所定時間内に訂正スイッチ１４の操作がない場合は、使用者がナビゲーションシステム２０の認識結果を容認したと判断してステップ１１１へ進み、認識結果に応じた処理を行う。本実施例においては、信号処理部３は認識結果をナビゲーション制御部２へ出力し、ナビゲーション制御部２は入力された認識結果に応じて、道案内等の情報提示を行うものとする。
【００３０】
本実施例は以上のように構成され、騒音検出部３２によって検出された騒音量が大きい場合には、ビームサーチ法を行う際の枝刈りの閾値αを残す枝の数が少なくなる方向に変更することにより、騒音量が大きい場合には早期に音声認識の演算処理を終了させることができる。
【００３１】
これにより、騒音量が大きく、音声認識のための演算時間を多くとっても音声の認識率が低く、早期に再発話を促したほうがよい場合において、すばやく音声認識の演算処理を終了し、音声の認識結果を得ることができる。
また騒音量に応じて枝刈りの閾値αを変更したとしても、使用者が明瞭に発話を行った場合には、枝刈りの閾値αの変更によらず音声認識部１は正しい音声の認識結果を得ることができる。
【００３２】
次に第二の実施例について説明する。
図４に本実施例における車両のナビゲーションシステムの全体構成を示す。
音声の認識処理を行う信号処理部３Ａに、車両の速度を検出するための車速センサ２１が接続される。
信号処理部３Ａ、記憶部６、Ｄ／Ａコンバータ７、出力アンプ８およびＡ／Ｄコンバータ１０より音声認識部１Ａが構成される。
【００３３】
また音声認識部１Ａ、ナビゲーション制御部２、表示部１６、スピーカ９、マイク１１、入力指示部１２および車速センサ２１よりナビゲーションシステム２０Ａが構成される。
なお本実施例において、上記第一の実施例と同じ構成については同じ番号を付して説明を省略する。
【００３４】
次に図５を用いて、音声認識部１Ａで行われる処理の構成について説明する。
信号処理部３Ａは内部に、音声入力部３０、音声認識処理部３１、閾値設定部３３Ａおよび走行状態検出部３４を有している。
走行状態検出部３４は、車速センサ２１からの信号を受けて車両の走行速度を検出し、閾値設定部３３Ａは検出された車両速度から音声認識処理部３１で行うビームサーチ法による枝刈りの閾値αを設定する。この際、枝刈りの閾値αの初期値に対し、走行速度が大きいほど残す枝の数が少なくなる方向に枝刈りの閾値αを変更する。枝刈りの閾値αの初期値は、車両が停止している場合に十分な音声認識率が得られるような値として実験的に求めたものである。
【００３５】
このように音声認識処理部３１は、閾値設定部３３Ａによって車両の走行速度に応じて設定されたビームサーチ法による枝刈りの閾値αを、刈るべきパスの累積尤度の閾値として用い、累積尤度の低いパスについては途中で計算を止めながら音声の認識処理を行う。
他の構成については、第一の実施例と同じであり説明を省略する。
【００３６】
図６のフローチャートを用いて、ナビゲーションシステムの音声認識処理の流れについて説明する。
なお、本実施例におけるステップ２００およびステップ２０１は、上記第一の実施例におけるステップ１００および１０１と同様であり、また本実施例におけるステップ２０４からステップ２１２は第一の実施例におけるステップ１０４からステップ１１２と同様であり説明を省略する。
【００３７】
ステップ２０２において、信号処理部３Ａ内の走行状態検出部３４は、車速センサ２１からの信号より車両の走行速度を検出する。
ステップ２０３において、信号処理部３Ａ内の閾値設定部３３Ａは、ステップ２０２によって検出された車両の走行速度に応じて、ステップ２０６で行うビームサーチ法に用いる枝刈りの閾値αを設定する。この設定の際に、車両の走行速度が大きいほど残す枝刈りの閾値αの数が少なくなる方向に設定する。
【００３８】
本実施例は以上のように構成され、車速センサ２１からの信号より走行状態検出部３４によって車両の速度を検出し、検出された車両の速度に応じて閾値設定部３３Ａが枝刈りの閾値αを設定する。この設定の際に、車両の走行速度が大きいほど残す枝刈りの閾値αの数が少なくなる方向に枝刈りの閾値αを設定することにより、騒音量が大きくなる車両の速度が大きいときに、音声の認識処理の演算時間を短縮することができる。
【００３９】
これにより、騒音量が大きく、音声認識のための演算時間を多くとっても音声の認識率が低いような場合で早期に再発話を促したほうがよい場合において、すばやく音声認識の演算処理を終了し、音声の認識結果を得ることができる。
また、音声認識装置の使用者が車両の運転を行っている場合は、使用者に運転負荷が加わっており、車両の速度が大きくなるにつれて発話ミスをしてしまう場合が多い。このような発話ミスも音声認識性能の著しい劣化の要因であって、演算時間を多くかけたとしても音声の認識率は低いものとなり、早期に再発話を促したほうがよい。よってこのような場合においても、すばやく音声認識の演算処理を終了し、音声の認識結果を得ることができる。
【００４０】
なお、車両の速度に応じて枝刈りの閾値αを変更したとしても、使用者が明瞭に発話を行った場合には、枝刈りの閾値αの変更によらず音声認識部１Ａは正しい音声の認識結果を得ることができる。
【００４１】
次に第三の実施例について説明する。
図１に本実施例における車両のナビゲーションシステムの全体構成を示す。
音声の認識処理を行う信号処理部３Ｂ、記憶部６、Ｄ／Ａコンバータ７、出力アンプ８およびＡ／Ｄコンバータ１０より音声認識部１Ｂが構成される。
また音声認識部１Ｂ、ナビゲーション制御部２、表示部１６、スピーカ９、マイク１１、入力指示部１２および車速センサ２１よりナビゲーションシステム２０Ｂが構成される。
なお本実施例において、上記第一の実施例と同じ構成については同じ番号を付して説明を省略する。
【００４２】
次に図７を用いて、音声認識部１Ｂで行われる処理の構成について説明する。
信号処理部３Ｂは内部に、音声入力部３０、音声認識処理部３１、騒音検出部３２、閾値設定部３３Ｂ、目標アクティブパス数設定部３５および実アクティブパス数検出部３６を有している。また音声認識処理部３１に記憶部６が接続されている。なお上記第一の実施例と同じ構成については同じ番号を付して説明を省略する。
【００４３】
実アクティブパス数検出部３６は、音声認識処理部３１によって行われるビームサーチ法におけるアクティブなパスの本数ｎ（ｔ）を各フレームごとに検出し、閾値設定部３３Ｂにその検出結果を出力する。
目標アクティブパス数設定部３５は、騒音検出部３２によって検出された騒音量から音声認識処理部３１で行うビームサーチ法による枝刈りのアクティブパス数の目標値を決定する。この際目標アクティブパス数の初期値に対し、騒音量が大きいほど残す枝の数が少なくなる方向に目標アクティブパス数を変更する。アクティブパス数の初期値は、騒音が存在しない場合に十分な音声認識率が得られるような値として実験的に求めたものである。
【００４４】
閾値設定部３３Ｂは、実アクティブパス数検出部３６によって検出された実際のアクティブパス数ｎ（ｔ）と、目標アクティブパス数設定部３５によって設定された目標アクティブパス数Ｎ（ｔ）とを比較し、実際のアクティブパス数ｎ（ｔ）が目標アクティブパス数Ｎ（ｔ）を上回っている場合には、実際のアクティブパス数ｎ（ｔ）が目標アクティブパス数設定部３５によって設定された目標アクティブパス数Ｎ（ｔ）となるように、枝刈りの閾値αの値を更新する。
【００４５】
図８のフローチャートを用いて、ナビゲーションシステムの音声認識処理の流れについて説明する。
なお、本実施例におけるステップ３００およびステップ３０２は、上記第一の実施例におけるステップ１００および１０２と同様であり、また本実施例におけるステップ３０４からステップ３１２は第一の実施例におけるステップ１０４からステップ１１２と同様であり説明を省略する。
【００４６】
ステップ３０３において、信号処理部３Ｂ内の目標アクティブパス数設定部３５は騒音量に応じて目標アクティブパス数Ｎ（ｔ）を設定し、閾値設定部３３Ｂが、実際のアクティブパス数ｎ（ｔ）と目標アクティブパス数Ｎ（ｔ）を比較して枝刈りの閾値αを更新する。
【００４７】
本実施例は以上のように構成され、騒音検出部３２によって検出された騒音量をもとに目標アクティブパス数を設定し、その目標アクティブパス数と実際のアクティブパス数とを比較しながら枝刈りの閾値αを更新するので、より適確な閾値を自動的に設定することが可能となる。これによりビームサーチ法において、枝刈りが不十分で不要なパスの計算をしてしまうという冗長性や、枝刈りをし過ぎて最適パスをも刈り取ってしまうという危険性が軽減される。
【００４８】
騒音量が大きい場合には、残すべき目標アクティブパス数を小さく設定することにより、騒音量が大きく、音声認識のための演算時間を多くとっても音声の認識率が低いような場合で早期に再発話を促したほうがよい場合において、すばやく音声認識の演算処理を終了し、音声の認識結果を得ることができる。
さらに、音声認識処理の演算時間の上限はおおむね目標アクティブパス数に同期して増減するので、目標アクティブパス数を変更することにより、音声が入力されてから再発話を促すまでの目標時間の上限に合わせた設計が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明における第一の実施例および第三の実施例を示す図である。
【図２】音声認識部での処理の構成を示す図である。
【図３】音声認識処理の流れを示す図である。
【図４】第二の実施例を示す図である。
【図５】音声認識部での処理の構成を示す図である。
【図６】音声認識処理の流れを示す図である。
【図７】音声認識部での処理の構成を示す図である。
【図８】音声認識処理の流れを示す図である。
【符号の説明】
１    音声認識部
２    ナビゲーション制御部
３    信号処理部
６    記憶部
９    スピーカ
１１    マイク
１２    入力指示部
１３    発話スイッチ
１４    訂正スイッチ
１６    表示部
２０    ナビゲーションシステム
２１    車速センサ
３０    音声入力部
３１    音声認識処理部
３２    騒音検出部
３３    閾値設定部
３４    走行状態検出部
３５    目標アクティブパス数設定部
３６    実アクティブパス数検出部
【図１】
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【図２】
2004198832.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
2004198832.tif 000007
【図６】
2004198832.tif 000008
【図７】
2004198832.tif 000009
【図８】
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