(57)【要約】【課題】特定の単語群に適応させつつ、不適切な出現位置ではそれらの単語の出現を抑制できるような音声認識装置を得る。【解決手段】音声認識手段１２０での認識処理において、適応コスト記憶手段１５０に格納されている、単語毎に付与されてそれが大きい値であるほどその単語の認識結果として出現しやすくなるようなパラメータである適応スコアの他に、連鎖係数記憶手段１６０に格納されている、単語及びその単語の前後のコンテキストから、その単語の当該コンテキストにおける出現傾向を表すパラメータである連鎖係数をも使用して、これ等適応スコアと連鎖係数とに応じて認識結果を得るようにし、認識結果の向上を図る。【選択図】　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声を分析して特徴ベクトル列を生成し、この特徴ベクトル列から認識結果を得るに際して、単語毎に付与されて当該単語の前記認識結果における出現のしやすさを表す適応スコアを用いるようにした音声認識装置であって、前記単語の前後のコンテキストにおける出現傾向を表す連鎖係数と前記適応スコアとに応じた付加スコアを用いて前記認識結果を得る認識手段を含むことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記認識手段は、前記連鎖係数を予め記憶した連鎖係数記憶手段を有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】
前記認識手段は、日本語テキストから前記連鎖係数を算出する連鎖係数算出手段を有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４】
日本語テキストから推定される単語列の出現確率で表される言語モデルを格納した言語モデル記憶手段を含み、前記認識手段は、前記言語モデルと前記付加スコアとを用いて前記認識結果を得るようにしたことを特徴とする請求項１〜３いずれか記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記コンテキストは、前記単語の直前や直後、更にはその前や後の単語あるいはそれらの組み合わせであることを特徴とする請求項１〜４いずれか記載の音声認識装置。
【請求項６】
入力音声を分析して特徴ベクトル列を生成し、この特徴ベクトル列から認識結果を得るに際して、単語毎に付与されて当該単語の前記認識結果における出現のしやすさを表す適応スコアを用いるようにした音声認識方法であって、前記単語の前後のコンテキストにおける出現傾向を表す連鎖係数と前記適応スコアとに応じた付加スコアを用いて前記認識結果を得る認識ステップを含むことを特徴とする音声認識方法。
【請求項７】
前記認識ステップは、前記連鎖係数を予め記憶した連鎖係数記憶手段の出力を用いることを特徴とする請求項６記載の音声認識方法。
【請求項８】
前記認識ステップは、日本語テキストから前記連鎖係数を算出する連鎖係数算出ステップを有することを特徴とする請求項６記載の音声認識方法。
【請求項９】
日本語テキストから推定される単語列の出現確率で表される言語モデルを格納した言語モデル記憶手段を設けておき、前記認識ステップは、前記言語モデルと前記付加スコアとを用いて前記認識結果を得るようにしたことを特徴とする請求項６〜８いずれか記載の音声認識方法。
【請求項１０】
前記コンテキストは、前記単語の直前や直後、更にはその前や後の単語あるいはそれらの組み合わせであることを特徴とする請求項６〜９いずれか記載の音声認識方法。
【請求項１１】
入力音声を分析して特徴ベクトル列を生成し、この特徴ベクトル列から認識結果を得るに際して、単語毎に付与されて当該単語の前記認識結果における出現のしやすさを表す適応スコアを用いるようにした音声認識方法をコンピュータに読み取らせて実行させるためのプログラムであって、前記単語の前後のコンテキストにおける出現傾向を表す連鎖係数と前記適応スコアとに応じた付加スコアを用いて前記認識結果を得る認識ステップを含むことを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
日本語テキストから推定される単語列の出現確率で表される言語モデルを格納した言語モデル記憶手段を設けておき、前記認識ステップは、前記言語モデルから読み出した言語モデルと前記付加スコアとを用いて前記認識結果を得るようにしたことを特徴とする請求項１１記載のプログラム。
【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その方法並びにプログラムに関し、特に入力音声を分析して特徴ベクトル列を生成し、この特徴ベクトル列から認識結果を得るに際して、単語毎に付与されて当該単語の前記認識結果における出現のしやすさを表す適応スコアを用いるようにした音声認識方式に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の音声認識装置の一例が、特開平１１−１３３９９４号公報に開示されている。図６に示すように、この従来の音声認識装置は、パラメータ分析部１と、標準パターン記憶部２と、音声認識部３と、候補選択部４と、適応スコア記憶部５と、表示部６と、ユーザ修正手段７とから構成されている。このような構成を有する従来の音声認識装置は次のように動作する。
【０００３】
すなわち、誤認識が生じた場合、ユーザがユーザ修正手段７によって修正すると、その修正結果に応じて、適応スコア記憶部５に記憶されている適応スコアが変更され、音声認識装置がユーザに適応することで、性能向上が得られる。例えば、修正により得られた正解単語の適応スコアを増加させることにより、次回の認識時以降、その正解単語を認識結果として出現しやすくするとができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
第１の問題点は、上述した音声認識装置では、認識結果として出現しやすくした単語は、不適切な出現位置でも認識結果として発生しやすくなってしまうということである。その理由は、上述した音声認識装置では、単語毎に与えられる適応スコアは単純にその単語の出現のしやすさのみを反映した値であり、その単語の前後のコンテキストを考慮していないためである。
【０００５】
本発明の目的は、特定の単語群に適応させつつ、不適切な出現位置ではそれらの単語の出現を抑制できるような音声認識装置及びその方法並びにプログラムを提供することである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、入力音声を分析して特徴ベクトル列を生成し、この特徴ベクトル列から認識結果を得るに際して、単語毎に付与されて当該単語の前記認識結果における出現のしやすさを表す適応スコアを用いるようにした音声認識装置であって、前記単語の前後のコンテキストにおける出現傾向を表す連鎖係数と前記適応スコアとに応じた付加スコアを用いて前記認識結果を得る認識手段を含むことを特徴とする音声認識装置が得られる。
【０００７】
そして、前記認識手段は、前記連鎖係数を予め記憶した連鎖係数記憶手段を有することを特徴とする。また、前記認識手段は、日本語テキストから前記連鎖係数を算出する連鎖係数算出手段を有することを特徴とする。また、日本語テキストから推定される単語列の出現確率で表される言語モデルを格納した言語モデル記憶手段を含み、前記認識手段は、前記言語モデルと前記付加スコアとを用いて前記認識結果を得るようにしたことを特徴とする。
【０００８】
本発明によれは、入力音声を分析して特徴ベクトル列を生成し、この特徴ベクトル列から認識結果を得るに際して、単語毎に付与されて当該単語の前記認識結果における出現のしやすさを表す適応スコアを用いるようにした音声認識方法であって、前記単語の前後のコンテキストにおける出現傾向を表す連鎖係数と前記適応スコアとに応じた付加スコアを用いて前記認識結果を得る認識ステップを含むことを特徴とする音声認識方法が得られる。
【０００９】
そして、前記認識ステップは、前記連鎖係数を予め記憶した連鎖係数記憶手段の出力を用いることを特徴とする。また、前記認識ステップは、日本語テキストから前記連鎖係数を算出する連鎖係数算出ステップを有することを特徴とする。また、日本語テキストから推定される単語列の出現確率で表される言語モデルを格納した言語モデル記憶手段を設けておき、前記認識ステップは、前記言語モデルと前記付加スコアとを用いて前記認識結果を得るようにしたことを特徴とする。
【００１０】
本発明によれば、入力音声を分析して特徴ベクトル列を生成し、この特徴ベクトル列から認識結果を得るに際して、単語毎に付与されて当該単語の前記認識結果における出現のしやすさを表す適応スコアを用いるようにした音声認識方法をコンピュータに読み取らせて実行させるためのプログラムであって、前記単語の前後のコンテキストにおける出現傾向を表す連鎖係数と前記適応スコアとに応じた付加スコアを用いて前記認識結果を得る認識ステップを含むことを特徴とするプログラムが得られる。
【００１１】
そして、日本語テキストから推定される単語列の出現確率で表される言語モデルを格納した言語モデル記憶手段を設けておき、前記認識ステップは、前記言語モデルから読み出した言語モデルと前記付加スコアとを用いて前記認識結果を得るようにしたことを特徴とする。
【００１２】
本発明の作用を述べる。単語毎に付与されてそれが大きい値であるほどその単語の認識結果として出現しやすくなるようなパラメータである適応スコアの他に、単語及びその単語の前後のコンテキストから、その単語の当該コンテキストにおける出現傾向を表すパラメータである連鎖係数をも使用して、これ等適応スコアと連鎖係数とに応じて認識結果を得るようにし、認識結果の向上を図るものである。
【００１３】
この連鎖係数は予め記憶手段に記憶しておいても良く、また日本語テキストから連鎖係数を獲得して使用するようにしても良い。また、言語モデル記憶手段を設け、言語モデルを扱える音声認識手段を用いて、言語モデルをも併用することで、認識精度のさらなる向上を図るものである。
【００１４】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明の第１の実施の形態の機能ブロック図である。図１を参照すると、本発明の第１の実施の形態は、音声入力手段１００と、音声分析手段１１０と、音声認識手段１２０と、音響モデル記憶手段１３０と、付加スコア計算手段１４０と、適応スコア記憶手段１５０と、連鎖係数記憶手段１６０とから構成されている。これらの手段はそれぞれ概略次のように動作する。
【００１５】
音声入力手段１００は音声を電気信号に変換する。音声分析手段１１０は電気信号として入力された音声波形を分析して特徴ベクトル列に変換する。音響モデル記憶手段１３０は特徴ベクトル列と認識結果を構成する単語を関連づけるための音響モデルを記憶する。
【００１６】
適応スコア記憶手段１５０は単語の出やすさの傾向を示す適応スコアを記憶する。連鎖係数記憶手段１６０はコンテキストに応じた単語の出現傾向を示す連鎖係数を記憶する。付加スコア計算手段１４０は単語に対する適応スコアと、音声認識手段１２０から得られる現在のコンテキストと単語に対する連鎖係数とから、その単語に対する付加スコアを計算する。音声認識手段１２０は入力された特徴ベクトルに対し、音響モデルと付加スコアを適用して音声認識結果を出力する。
【００１７】
特に、連鎖係数記憶手段１６０およびそれに関連した付加スコア計算手段１４０は、従来にない構成要素である。
【００１８】
次に、図１及び図２のフローチャートを参照して本実施の形態の全体の動作について詳細に説明する。まず、音声が入力され、入力された音声は分析されて音声認識手段１２０で認識される（図２のステップＡ１）。認識過程において、特徴ベクトル列から認識結果候補となる単語ｗ１が得られる毎に（ステップＡ２）、付加スコアが計算される（ステップＡ３）。例えば、コンテキストとして当該単語の直前の単語ｗ０と、付加スコアを求めたい単語ｗ１に対する付加スコアを、単語ｗ１に対する適応スコアとコンテキストｗ０と単語ｗ１に対する連鎖係数から計算する。
【００１９】
具体的には例えば付加スコアＬ（ｗ０，ｗ１）は、
2004013134.tif 000003
として計算される。ここで、Ｐｕ（ｗ１）は単語ｗ１に対する適応スコア、α（ｗ０，ｗ１）はコンテキストｗ０と単語ｗ１に対する連鎖係数、λは０＜λ≦１を満たす定数である。
【００２０】
ここで、コンテキストを直前の単語に限定せず、更に前の単語まで遡ることや、連続していない過去の単語（特に、分野を表すキーワードなど）を用いることや、直後の単語や先の単語、連続していない先の単語をコンテキストとして用いること、またそれらの組み合わせは容易に類推可能である（αやＰｕ、すなわちＬのパラメータが変わる）。
【００２１】
付加スコアが得られると、特徴ベクトル列に対する音響モデルの尤度と付加スコアを総合して，認識結果候補に対するスコアとする（図２のステップＡ４）。総合の仕方は，具体的には，例えば、
Ｓ＝Ａ（Ｗ１，Ｗ２，…，Ｗｋ）＋ａ・（Ｌ（Ｗ１，Ｗ２）＋Ｌ（Ｗ２，Ｗ３）＋…＋Ｌ（Ｗｎ−１，Ｗｋ））
として、このＳが高いほどよい認識結果候補とする。
【００２２】
ここで，Ａ（Ｗ１，Ｗ２，…，Ｗｋ）は特徴ベクトル列に対する音響モデルの尤度、ａは定数である。これらの処理を特徴ベクトル列がなくなるまで繰り返し（ステップＡ５）、最終的にＳが最も大きくなるような認識結果候補単語列を認識結果とする（ステップＡ６）。
【００２３】
次に、本実施の形態の効果について説明する。本実施の形態では、単語の出やすさを表す適応スコアを記憶できる適応スコア記憶手段１５０に加え、コンテキストと単語から付加スコアを計算できる連鎖係数記憶手段１６０と付加スコア計算手段１４０を持つため、単語の出やすさをコンテキストに応じて制御することができ、よりよい認識精度を得ることができる。
【００２４】
次に、具体的な実施例を用いて本実施の形態の動作を説明する。例えば、図３に示すように、認識処理時に「本・買う」という認識結果候補単語列と、「本・を・買う」という認識結果候補単語列がそれぞれ得られた場合、単語「買う」に着目した場合、単語「買う」に対する適応スコアが０．５であったとすると、従来手法では、どちらの単語列の「買う」に対しても同等の出易さが付加されるが、本手法では、例えば、直前の単語をコンテキストとし、コンテキストと単語に対する連鎖係数を導入することにより、コンテキストに応じた付加スコアを与えることができる。
【００２５】
例えば、コンテキストの品詞と単語の品詞に応じた、日本語文法においてつながりやすい品詞同士で高くなるような連鎖係数を考えた場合、図３の例ではコンテキスト「名詞」単語「動詞」に対する連鎖係数は低く０．０１で、コンテキスト「格助詞を」単語「動詞」に対する連鎖係数は高く０．７であったとすると、付加スコアはそれぞれ適応スコア０．５に連鎖係数を掛けた値の対数、「本・買う」に対しては−５．３、「本・を・買う」に対しては−１．０とコンテキストに応じた付加スコアの制御が行える。
【００２６】
上述の連鎖係数以外にも、例えば、直前の単語だけでなくさらに遡った単語をコンテキストとして用いる方法、品詞でなく単語あるいはその組み合わせ（通常は品詞を用いるが、頻度の高い単語はそのまま単語として用いるなど）を用いる方法、直後の単語をコンテキストとして用いる方法や、さらに後続する単語をコンテキストとして用いる方法、また、前後の単語をコンテキストとして用いる方法も考えることができる。他にも、その単語が文の先頭か途中か末尾かなどの位置情報や、現在、どの分野に関する発声を行っているかをコンテキストとして用いることも考えられる。
【００２７】
本発明を、先行例特開平１１−１３３９９４号公報におけるユーザ修正に応じた適応スコア変更手法と組み合わせることは容易に類推可能である。
【００２８】
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。図４は本発明の第２の実施の形態の機能ブロック図であり、図１と同等部分は同一符号により示している。図４を参照すると、本発明の第１の実施の形態に加えて、連鎖係数計算手段１７０と日本語テキスト１８０から構成されている。追加されたこれらの手段は、概略次のように動作する。
【００２９】
日本語テキスト１８０は形態素解析され、品詞がつけられた日本語テキストが記憶されている。連鎖係数計算手段１７０は、例えば、日本語文法においてつながりやすい品詞同士で高くなるような連鎖係数を得る場合には、日本語テキスト１８０中の連続する２単語の品詞の出現数及びそれぞれの品詞の出現数を数えて逆向きの品詞ｂｉｇｒａｍ（バイグラム）の条件付確率を推定し、
α（ｗ０，ｗ１）＝Ｐ（ｗ０の品詞｜ｗ１の品詞）・（１／Ｃ（ｗ１の品詞））
として連鎖係数を計算する。
【００３０】
ここで、Ｐ（ｗ０の品詞｜ｗ１の品詞）は逆向きの品詞ｂｉｇｒａｍの条件付確率、Ｃ（ｗ１の品詞）はｗ１の品詞の出現数である。他の種類の連鎖係数を得たい場合も、適当な計算式を適用することで日本語テキスト１８０から推定することが可能である。
【００３１】
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。図５は本発明の第３の実施の形態の機能ブロック図であり、図１と同等部分は同一符号にて示している。図５を参照すると、本発明の第１の実施の形態に加えて、言語モデル記憶手段１９０、言語モデルを扱える音声認識手段２００から構成されている。追加されたこれらの手段は概略次のように動作する。
【００３２】
言語モデル１９０は、例えば、日本語テキストから推定されるような単語列の出現確率で表される言語モデルを記憶する。音声認識手段２００は入力された特徴ベクトル列に対し、音響モデルと言語モデルと付加スコアを適用して音声認識結果を出力する。適用の仕方は、具体的には、例えば、
Ｓ＝Ａ（Ｗ１，Ｗ２，…，Ｗｋ）＋ａ・（Ｐ（Ｗ１，Ｗ２，…，Ｗｋ）＋Ｐｆ（Ｗ１，Ｗ２）＋Ｐｆ（Ｗ２，Ｗ３）＋…＋Ｐｆ（Ｗｎ−１，Ｗｋ））
として、Ｓが高いほどよい認識結果候補とする。
【００３３】
ここで、Ａ（Ｗ１，Ｗ２，…，Ｗｋ）は特徴ベクトル列に対する音響モデルの尤度、ａは定数、Ｐ（Ｗ１，Ｗ２，…，Ｗｋ）は単語列に対する言語モデルが出力する確率、Ｐｆ（Ｗｉ，Ｗｊ）は付加スコアＬ（Ｗｉ，Ｗｊ）としたとき、
Ｐｆ（Ｗｉ，Ｗｊ）＝ｅＬ（Ｗｉ，Ｗｊ）
として、確率とみなした値である。
【００３４】
本発明の第２の実施の形態と第３の実施の形態とを組み合わせた第４の実施の形態も、容易に類推可能であることは明白である。
【００３５】
上述した各実施の形態における動作は、予めプログラムとして記録媒体にこれを格納しておき、コンピュータによりこれを読み取って実行するようにすることができることは明白である。
【００３６】
【発明の効果】
本発明による第１の効果は、音声認識装置を特定の単語群に適応させ、それらの単語を出やすくさせつつ、不適切な出現位置ではそれらの単語の出現を抑制できることである。その理由は、単語の出現傾向を表す連鎖係数を用いるようにしたためである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態の動作を示す流れ図である。
【図３】第１の実施の形態の動作の具体例を示す図である。
【図４】本発明の第２の実施の形態の構成を示すプロック図である。
【図５】本発明の第３の実施の形態の構成を示すプロック図である。
【図６】従来の技術の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１００　音声入力手段
１１０　音声分析手段
１２０　音声認識手段
１３０　音響モデル記憶手段
１４０　付加スコア計算手段
１５０　適応スコア記憶手段
１６０　連鎖係数記憶手段
１７０　連鎖係数計算手段
１８０　日本語テキスト
１９０　言語モデル記憶手段
２００　音声認識手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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