(57)【要約】【課題】キーワードが発話に含まれていない場合、ビタビ法で得られたキーワードの最適パスは発話にマッチしたものでないことがある。この結果、累積距離が小さくなり、発話されていないキーワードが認識結果として出力されやすくなる。【解決手段】ワードスポッティング音声認識装置は、入力された発話から発話の特徴パラメータを生成する特徴パラメータ生成部（４）と、音声の特徴パラメータをサブワード単位で記憶している音響モデル記憶部（５）と、キーワード記憶部（６）が出力するキーワードの読みデータと音響モデル記憶部（５）が出力する特徴パラメータからキーワードモデルを生成するキーワードモデル生成部（７）と、前記発話の特徴パラメータと前記キーワードモデルの特徴パラメータとの距離を計算するキーワード距離計算部（１０）と、状態遷移情報を出力しつつキーワード累積距離を計算するキーワードビタビ計算部（１２）と、自己遷移回数が自己遷移回数閾値を超えた場合に、前記キーワード累積距離に所定値を加算する継続時間長制御部（１４）とを、有する。【選択図】　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された発話から発話の特徴パラメータを生成する特徴パラメータ生成手段と、
音声の特徴パラメータをサブワード単位で記憶している音響モデルデータベースと、
キーワードデータベースが出力するキーワードの読みデータと音響モデルデータベースが出力する特徴パラメータからキーワードモデルを生成するキーワードモデル生成手段と、
前記発話の特徴パラメータと前記キーワードモデルの特徴パラメータとの類似度を計算するキーワード類似度計算手段と、
状態遷移情報を出力しつつキーワード累積類似度を計算するキーワード累積類似度計算手段と、
連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、前記キーワード累積類似度に所定値を加算する継続時間長制御手段と、
を有することを特徴とするワードスポッティング音声認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載のワードスポッティング音声認識装置において、
特徴パラメータ生成手段は、入力された発話から音声区間を切り出しフレームに分割し特徴パラメータを生成する
ことを特徴とするワードスポッティング音声認識装置。
【請求項３】
請求項２に記載のワードスポッティング音声認識装置において、
キーワード累積類似度計算手段は、ビタビ法を用いて、キーワード累積類似度を計算する
ことを特徴とするワードスポッティング音声認識装置。
【請求項４】
入力された発話から発話の特徴パラメータを生成する特徴パラメータ生成手段と、
音声の特徴パラメータをサブワード単位で記憶している音響モデルデータベースと、
キーワードデータベースが出力するキーワードの読みデータと音響モデルデータベースが出力する特徴パラメータからキーワードモデルを生成するキーワードモデル生成手段と、
前記発話の特徴パラメータと前記キーワードモデルの特徴パラメータとの距離を計算するキーワード距離計算手段と、
状態遷移情報を出力しつつキーワード累積距離を計算するキーワード累積距離計算手段と、
連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、前記キーワード累積距離に所定値を加算する継続時間長制御手段と、
を有することを特徴とするワードスポッティング音声認識装置。
【請求項５】
入力された発話から発話の特徴パラメータを生成する特徴パラメータ生成手段と、
音声の特徴パラメータをサブワード単位で記憶している音響モデルデータベースと、
キーワードデータベースが出力するキーワードの読みデータと音響モデルデータベースが出力する特徴パラメータからキーワードモデルを生成するキーワードモデル生成手段と、
前記発話の特徴パラメータと前記キーワードモデルの特徴パラメータとの尤度を計算するキーワード尤度計算手段と、
状態遷移情報を出力しつつキーワード累積尤度を計算するキーワード累積尤度計算手段と、
連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、前記キーワード累積尤度に所定値を加算する継続時間長制御手段と、
を有することを特徴とするワードスポッティング音声認識装置。
【請求項６】
入力された発話から発話の特徴パラメータを生成する特徴パラメータ生成工程と、
キーワードデータベースが出力するキーワードの読みデータと、音声の特徴パラメータをサブワード単位で記憶している音響モデルデータベースが出力する特徴パラメータからキーワードモデルを生成するキーワードモデル生成工程と、
前記発話の特徴パラメータと前記キーワードモデルの特徴パラメータとの類似度を計算するキーワード類似度計算工程と、
状態遷移情報を出力しつつキーワード累積類似度を計算するキーワード累積類似度計算工程と、
連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、前記キーワード累積類似度に所定値を加算する継続時間長制御工程と、
を有することを特徴とするワードスポッティング音声認識方法。
【請求項７】
請求項６に記載のワードスポッティング音声認識方法において、
特徴パラメータ生成工程は、入力された発話から音声区間を切り出しフレームに分割し特徴パラメータを生成する
ことを特徴とするワードスポッティング音声認識方法。
【請求項８】
請求項７に記載のワードスポッティング音声認識方法において、
キーワード累積類似度計算工程は、ビタビ法を用いて、キーワード累積類似度を計算する
ことを特徴とするワードスポッティング音声認識方法。
【請求項９】
入力された発話から発話の特徴パラメータを生成する特徴パラメータ生成工程と、
キーワードデータベースが出力するキーワードの読みデータと、音声の特徴パラメータをサブワード単位で記憶している音響モデルデータベースが出力する特徴パラメータからキーワードモデルを生成するキーワードモデル生成工程と、
前記発話の特徴パラメータと前記キーワードモデルの特徴パラメータとの距離を計算するキーワード距離計算工程と、
状態遷移情報を出力しつつキーワード累積距離を計算するキーワード累積距離計算工程と、
連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、前記キーワード累積距離に所定値を加算する継続時間長制御工程と、
を有することを特徴とするワードスポッティング音声認識方法。
【請求項１０】
入力された発話から発話の特徴パラメータを生成する特徴パラメータ生成工程と、
キーワードデータベースが出力するキーワードの読みデータと、音声の特徴パラメータをサブワード単位で記憶している音響モデルデータベースが出力する特徴パラメータからキーワードモデルを生成するキーワードモデル生成工程と、
前記発話の特徴パラメータと前記キーワードモデルの特徴パラメータとの尤度を計算するキーワード尤度計算工程と、
状態遷移情報を出力しつつキーワード累積尤度を計算するキーワード累積尤度計算工程と、
連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、前記キーワード累積尤度に所定値を加算する継続時間長制御工程と、
を有することを特徴とするワードスポッティング音声認識方法。
【請求項１１】
ワードスポッティング音声認識装置に含まれるコンピュータを、
入力された発話から発話の特徴パラメータを生成する特徴パラメータ生成手段と、
音声の特徴パラメータをサブワード単位で記憶している音響モデルデータベースと、
キーワードデータベースが出力するキーワードの読みデータと音響モデルデータベースが出力する特徴パラメータからキーワードモデルを生成するキーワードモデル生成手段と、
前記発話の特徴パラメータと前記キーワードモデルの特徴パラメータとの類似度を計算するキーワード類似度計算手段と、
状態遷移情報を出力しつつキーワード累積類似度を計算するキーワード累積類似度計算手段と、
連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、前記キーワード累積類似度に所定値を加算する継続時間長制御手段として、
機能させることを特徴とするワードスポッティング音声認識用プログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のワードスポッティング音声認識用プログラムにおいて、
特徴パラメータ生成手段は、入力された発話から音声区間を切り出しフレームに分割し特徴パラメータを生成する
ことを特徴とするワードスポッティング音声認識用プログラム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のワードスポッティング音声認識用プログラムにおいて、
キーワード累積類似度計算手段は、ビタビ法を用いて、キーワード累積類似度を計算する
ことを特徴とするワードスポッティング音声認識用プログラム。
【請求項１４】
ワードスポッティング音声認識装置に含まれるコンピュータを、
入力された発話から発話の特徴パラメータを生成する特徴パラメータ生成手段と、
音声の特徴パラメータをサブワード単位で記憶している音響モデルデータベースと、
キーワードデータベースが出力するキーワードの読みデータと音響モデルデータベースが出力する特徴パラメータからキーワードモデルを生成するキーワードモデル生成手段と、
前記発話の特徴パラメータと前記キーワードモデルの特徴パラメータとの距離を計算するキーワード距離計算手段と、
状態遷移情報を出力しつつキーワード累積距離を計算するキーワード累積距離計算手段と、
連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、前記キーワード累積距離に所定値を加算する継続時間長制御手段として、
機能させることを特徴とするワードスポッティング音声認識用プログラム。
【請求項１５】
ワードスポッティング音声認識装置に含まれるコンピュータを、
入力された発話から発話の特徴パラメータを生成する特徴パラメータ生成手段と、
音声の特徴パラメータをサブワード単位で記憶している音響モデルデータベースと、
キーワードデータベースが出力するキーワードの読みデータと音響モデルデータベースが出力する特徴パラメータからキーワードモデルを生成するキーワードモデル生成手段と、
前記発話の特徴パラメータと前記キーワードモデルの特徴パラメータとの尤度を計算するキーワード尤度計算手段と、
状態遷移情報を出力しつつキーワード累積尤度を計算するキーワード累積尤度計算手段と、
連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、前記キーワード累積尤度に所定値を加算する継続時間長制御手段として、
機能させることを特徴とするワードスポッティング音声認識用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ワードスポッティング音声認識装置及びワードスポッティング音声認識方法、ワードスポッティング音声認識用プログラムの技術分野に属する。
【０００２】
【従来の技術】
通常のＨＭＭ（Ｈｉｄｄｅｎ　Ｍａｌｋｏｖ　Ｍｏｄｅｌ：隠れマルコフモデル）では、状態継続時間長確率密度は指数関数となる。しかし、これは、非現実的な状態継続時間長を許容し、音声の適切なモデルとはならない。
【０００３】
この問題を解決するために、明示的に状態継続時間長確率密度をＨＭＭに組み込み、それを音声データベースから学習する手法（セミマルコフモデル）がある。
【０００４】
ここで、ビタビ法によって累積類似度のひとつである累積距離を計算する方法を説明する。
【０００５】
図５は、キーワードとその前後にワイルドカードモデルを接続したキーワードモデルλの構成を示す概念図である。
【０００６】
図６は、図５に示すキーワードモデルλがシンボル系列｛ａ，ｂ，ａ｝を出力する累積距離Ｄ（ｔ，ｍ）を、ビタビ法によって計算する場合に描かれるトレリスを示している。
【０００７】
矢印は状態の遷移を示している。音声認識に一般的によく用いられるキーワードモデルλは、図５に示すように、現在の状態と同じ状態に遷移するか、或いは、現在の状態の次の状態に遷移するか、の２通りしか状態遷移をしないので、図６に示す矢印は、同じ状態への遷移を示す水平方向の矢印と、次の状態への遷移を示す斜め上方向の矢印のみとなっている。図６のトレリスにおいて、縦方向はモデルの状態の並びになっており、横方向はフレーム（時間）の進行を表している。
【０００８】
このようなトレリスに従って、図５のキーワードモデルλがシンボル系列｛ａ，ｂ，ａ｝を出力する場合の累積距離Ｄ（ｔ，ｍ）が計算される例を説明する。
【０００９】
なお、シンボルａはワイルドカードを指し、シンボルｂはキーワードモデルを指す。図６のトレリス図において、シンボルａは最上段と最下段のテーブルが表す不要語の状態を表し、シンボルｂは不要語の状態を表す２つの段に挟まれた３つの段が表すキーワードそのものの状態を表す。図７にシンボル系列とキーワードモデルとの対応関係を示す。
【００１０】
初期状態において、各時刻（各フレーム番号）の各状態における状態距離が計算され、状態距離テーブルＰ（ｔ，ｍ）に格納されている。ここで、状態距離は、入力された発話から所定のフレーム毎に時系列に抽出した特徴パラメータ（周波数帯毎のエネルギなどをベクトル量子化したもの）とキーワードデータベースに記憶されているキーワードの特徴パラメータとから算出される距離（例えば、ユークリッド距離）が一般的に用いられる。
【００１１】
使用するモデルは初期状態が状態ｉＳ（ＩＮＩＴＩＡＬ）となるモデルとするから、時刻ｔ＝１において、初期状態は状態ｉＳ（ＩＮＩＴＩＡＬ）となる。よって、状態ｉＳ（ＩＮＩＴＩＡＬ）としての状態Ｓ１の状態距離Ｐ（１，１）はＰ（１，１）＝０である。他の状態Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４，Ｓ５の状態距離Ｐ（１，２），Ｐ（１，３），Ｐ（１，４），Ｐ（１，５）はいずれも理論上は∞（無限大）とすることが好ましいが、数値計算では無限大を扱うことができないので、実際の計算で得られる距離値よりも充分に大きい値Ｒｆｍを代入して計算する。従って、状態Ｓ１の累積距離Ｄ（１，１）＝０が書き込まれ、他の状態Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４，Ｓ５の累積距離Ｄ（１，２），Ｄ（１，３），Ｄ（１，４），Ｄ（１，５）には、充分に大きい値Ｒｆｍが書き込まれる。
【００１２】
時間が進行して時刻ｔ＝２における状態Ｓ１の累積距離Ｄ（２，１）は、時刻ｔ＝１における状態Ｓ１の累積距離Ｄ（１，１）と時刻ｔ＝２における状態Ｓ１の状態距離Ｐ（２，１）、遷移適合度ｂ（Ｓ１，Ｓ１）の和であるから、Ｄ（２，１）＝Ｄ（１，１）＋Ｐ（２，１）＋ｂ（Ｓ１，Ｓ１）となり、時刻ｔ＝２における状態Ｓ１の累積距離Ｄ（２，１）には、Ｄ（２，１）＝Ｄ（１，１）＋Ｐ（２，１）＋ｂ（Ｓ１，Ｓ１）が書き込まれる。
【００１３】
ここで、遷移適合度ｂ（ｕ，ｖ）とは、状態ｕから状態ｖへの遷移がどの程度起こり得るかを示す指標をいい、音響モデルを学習する際に状態ｕと状態ｖとの接続頻度の関係から得られる値である。
【００１４】
また、時刻ｔ＝２における状態Ｓ２の累積距離Ｄ（２，２）は、ビタビ法においては、時刻ｔ＝１における状態Ｓ１の累積距離Ｄ（１，１）と時刻ｔ＝２における状態Ｓ２の状態距離Ｐ（２，２）、遷移適合度ｂ（Ｓ１，Ｓ２）の和：Ｄ（１，１）＋Ｐ（２，２）＋ｂ（Ｓ１，Ｓ２）と、時刻ｔ＝１における状態Ｓ２の累積距離Ｄ（１，２）と時刻ｔ＝２における状態Ｓ２の状態距離Ｐ（２，２）、遷移適合度ｂ（Ｓ２，Ｓ２）の和：Ｄ（１，２）＋Ｐ（２，２）＋ｂ（Ｓ２，Ｓ２）とのいずれか小さいほうの値である。従って、時刻ｔ＝２における状態Ｓ２の累積距離Ｄ（２，２）には、Ｄ（２，２）＝Ｍｉｎ｛Ｄ（１，１）＋Ｐ（２，２）＋ｂ（Ｓ１，Ｓ２），Ｄ（１，２）＋Ｐ（２，２）＋ｂ（Ｓ２，Ｓ２）｝が書き込まれる。
【００１５】
このとき、状態遷移の有無を示す状態遷移情報テーブルＩ（２，２）には状態遷移情報が書き込まれる。即ち、例えば、Ｄ（１，１）＋Ｐ（２，２）＋ｂ（Ｓ１，Ｓ２）≧Ｄ（１，２）＋Ｐ（２，２）＋ｂ（Ｓ２，Ｓ２）のときはＤ（２，２）＝Ｄ（１，２）＋Ｐ（２，２）＋ｂ（Ｓ２，Ｓ２）であり現在の状態Ｄ（１，２）のままであるから、状態遷移情報Ｉ（２，２）には状態遷移がなかったことを示す記号又は数値、例えばＡｕｔｏが格納される。逆に、Ｄ（１，１）＋Ｐ（２，２）＋ｂ（Ｓ１，Ｓ２）＜Ｄ（１，２）＋Ｐ（２，２）＋ｂ（Ｓ２，Ｓ２）のときは、Ｄ（２，２）＝Ｄ（１，１）＋Ｐ（２，２）＋ｂ（Ｓ１，Ｓ２）であり直前の状態Ｄ（１，１）から遷移したのであるから、状態遷移情報Ｉ（２，２）には状態遷移があったことを示す記号又は数値、例えばＮｅｘｔが格納される。
【００１６】
実際には、上述の通り、Ｄ（１，２）には充分に大きい値Ｒｆｍが代入されているので、Ｄ（１，１）＋Ｐ（２，２）＋ｂ（Ｓ１，Ｓ２）＜Ｄ（１，２）＋Ｐ（２，２）＋ｂ（Ｓ２，Ｓ２）であり、状態遷移情報Ｉ（２，２）にはＤ（２，２）が直前の状態Ｄ（１，１）から遷移したことを示す記号Ｎｅｘｔが格納される。
【００１７】
更に、時刻ｔ＝２における状態Ｓ３の累積距離Ｄ（２，３）は、ビタビ法においては、時刻ｔ＝１における状態Ｓ２の累積距離Ｄ（１，２）と時刻ｔ＝２における状態Ｓ３の状態距離Ｐ（２，３）、遷移適合度ｂ（Ｓ２，Ｓ３）の和：Ｄ（１，２）＋Ｐ（２，３）＋ｂ（Ｓ２，Ｓ３）と、時刻ｔ＝１における状態Ｓ３の累積距離Ｄ（１，３）と時刻ｔ＝２における状態Ｓ３の状態距離Ｐ（２，３）、遷移適合度ｂ（Ｓ３，Ｓ３）の和：Ｄ（１，３）＋Ｐ（２，３）＋ｂ（Ｓ３，Ｓ３）とのいずれか小さいほうの値である。従って、時刻ｔ＝２における状態Ｓ３の累積距離Ｄ（２，３）には、Ｄ（２，３）＝Ｍｉｎ｛Ｄ（１，２）＋Ｐ（２，３）＋ｂ（Ｓ２，Ｓ３），Ｄ（１，３）＋Ｐ（２，３）＋ｂ（Ｓ３，Ｓ３）｝が書き込まれ、状態遷移情報Ｉ（２，３）には状態遷移に応じてＡｕｔｏ又はＮｅｘｔのいずれかが書き込まれる。
【００１８】
同じく、時刻ｔ＝２における状態Ｓ４の累積距離Ｄ（２，４）にはＤ（１，３）＋Ｐ（２，４）＋ｂ（Ｓ３，Ｓ４）と、Ｄ（１，４）＋Ｐ（２，４）＋ｂ（Ｓ４，Ｓ４）とのいずれか小さいほうの値が書き込まれ、状態遷移情報Ｉ（２，４）には状態遷移に応じてＡｕｔｏ又はＮｅｘｔのいずれかが書き込まれる。
【００１９】
更にまた、時刻ｔ＝２における状態Ｓ５の累積距離Ｄ（２，５）にはＤ（１，４）＋Ｐ（２，５）＋ｂ（Ｓ４，Ｓ５）と、Ｄ（１，５）＋Ｐ（２，５）＋ｂ（Ｓ５，Ｓ５）とのいずれか小さいほうの値が書き込まれ、状態遷移情報Ｉ（２，５）には状態遷移に応じてＡｕｔｏ又はＮｅｘｔのいずれかが書き込まれる。
【００２０】
次に、さらに状態が遷移して時刻ｔ＝３における状態Ｓ１〜状態Ｓ５の累積距離Ｄ（３，１）〜Ｄ（３，５）が同様に計算され、同時に状態遷移情報Ｉ（３，１）〜Ｉ（３，５）が確定し格納される。
【００２１】
上記した累積距離Ｄ及び状態遷移情報Ｉの計算が時刻ｔ＝４〜１２にわたって状態Ｓ１〜状態Ｓ５について同様になされ、図６中の最右端の各状態Ｓ１〜Ｓ５の累積距離Ｄ（１２，ｍ）（ｍ＝１〜５）に書き込まれる。
【００２２】
トレリスにおいて、モデルがシンボル系列を出力する場合の累積距離は、最終フレームの最終状態を示す最も右上の累積距離になるので、図６のトレリスにおいては、キーワードモデルλがシンボル系列｛ａ，ｂ，ａ｝を出力する累積距離はＤ（１２，５）になる。
【００２３】
また、シンボル系列λに関するビタビ処理を行う過程で、状態遷移情報Ｉを記録しており、そのシンボル系列λに関するビタビ処理が終了していれば、この記録された状態遷移情報Ｉから通過パスを得ることが可能となる。ここで最終フレームの最終状態にあたるところを起点とし、状態遷移情報Ｉを用いて軌跡を辿るとシンボル系列λにおける遷移過程を表す状態系列（最適パス）を得ることができる。
【００２４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、通常のＨＭＭでは、非現実的に状態継続時間長を許容するため、認識精度低下の原因になる。セミマルコフモデルは、膨大な演算量を必要とし、実時間処理が困難である。
【００２５】
ワードスポッティング音声認識方法において、発話に含まれないキーワードにマッチング処理を行った場合、ビタビ法を用いて得られた最適パスは入力された発話に正しくマッチしていない。具体的にはキーワードモデルのある１つの状態に長く停留することによって現実的に考えられる現分析キーワードに対するワード長よりも長いものが出力される。特に、発話に含まれるキーワードモデルの状態数よりも少ない状態で構成されるキーワードモデルでマッチング処理を行った場合、キーワードそのものを表すある１つの状態に長い時間停留するという現象が多発する。
【００２６】
音声認識で誤った認識結果が出力され得るという現象の原因が、状態遷移が現実的でないほど継続していてもこれに対策しないで処理をしてきた点にあることに気づいて本発明はなされたものである。本発明の課題は、非現実的に長いパスが最適パスとして選択されたキーワードが認識結果として誤って出力されることのないワードスポッティング音声認識装置及びワードスポッティング音声認識方法、ワードスポッティング音声認識用プログラムを提供することにある。
【００２７】
【課題を解決するための手段】
以下、本発明について説明する。なお、本発明の理解を容易にするために添付図面の参照符号を括弧書きにて付記するが、それにより本発明が図示の形態に限定されるものではない。
【００２８】
かかる課題を解決するために、請求項１に記載の発明に係るワードスポッティング音声認識装置は、入力された発話から発話の特徴パラメータを生成する、ＣＰＵ等の特徴パラメータ生成手段（４）と、音声の特徴パラメータをサブワード単位で記憶している、ＨＤ等の音響モデルデータベース（５）と、ＨＤ等のキーワードデータベース（６）が出力するキーワードの読みデータと音響モデルデータベース（５）が出力する特徴パラメータからキーワードモデルを生成する、ＣＰＵ等のキーワードモデル生成手段（７）と、前記発話の特徴パラメータと前記キーワードモデルの特徴パラメータとの類似度を計算する、ＣＰＵ等のキーワード類似度計算手段（１０，２０）と、状態遷移情報を出力しつつキーワード累積類似度を計算する、ＣＰＵ等のキーワード累積類似度計算手段（１２，２２）と、連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、前記キーワード累積類似度に所定値を加算する、ＣＰＵ等の継続時間長制御手段（１４，２４）とを、有することを特徴とする。
【００２９】
これにより、入力された発話から特徴パラメータを生成し、キーワードモデルを生成し、キーワード累積類似度を計算し、連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、キーワード累積類似度に所定値を加算することが可能となる。
【００３０】
かかる課題を解決するために、請求項２に記載の発明に係るワードスポッティング音声認識装置は、請求項１に記載のワードスポッティング音声認識装置において、特徴パラメータ生成手段（４）は、入力された発話から音声区間を切り出しフレームに分割し特徴パラメータを生成することを特徴とする。
【００３１】
これにより、入力された発話から生成される特徴パラメータは音声区間から切り出されフレームに分割されて管理されることが可能となる。
【００３２】
かかる課題を解決するために、請求項３に記載の発明に係るワードスポッティング音声認識装置は、請求項２に記載のワードスポッティング音声認識装置において、キーワード累積類似度計算手段（１２，２２）は、ビタビ法を用いて、キーワード累積類似度を計算することを特徴とする。
【００３３】
これにより、キーワード累積類似度の計算がビタビ法を用いて行われる。
【００３４】
かかる課題を解決するために、請求項４に記載の発明に係るワードスポッティング音声認識装置は、入力された発話から発話の特徴パラメータを生成する、ＣＰＵ等の特徴パラメータ生成手段（４）と、音声の特徴パラメータをサブワード単位で記憶している、ＨＤ等の音響モデルデータベース（５）と、ＨＤ等のキーワードデータベース（６）が出力するキーワードの読みデータと音響モデルデータベース（５）が出力する特徴パラメータからキーワードモデルを生成する、ＣＰＵ等のキーワードモデル生成手段（７）と、前記発話の特徴パラメータと前記キーワードモデルの特徴パラメータとの距離を計算する、ＣＰＵ等のキーワード距離計算手段（１０）と、状態遷移情報を出力しつつキーワード累積距離を計算する、ＣＰＵ等のキーワード累積距離計算手段（１２）と、連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、前記キーワード累積距離に所定値を加算する、ＣＰＵ等の継続時間長制御手段（１４）とを、有することを特徴とする。
【００３５】
これにより、入力された発話から特徴パラメータを生成し、キーワードモデルを生成し、キーワード累積距離を計算し、連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、キーワード累積距離に所定値を加算することが可能となる。
【００３６】
かかる課題を解決するために、請求項５に記載の発明に係るワードスポッティング音声認識装置は、入力された発話から発話の特徴パラメータを生成する、ＣＰＵ等の特徴パラメータ生成手段（４）と、音声の特徴パラメータをサブワード単位で記憶している、ＨＤ等の音響モデルデータベース（５）と、ＨＤ等のキーワードデータベース（６）が出力するキーワードの読みデータと音響モデルデータベース（５）が出力する特徴パラメータからキーワードモデルを生成する、ＣＰＵ等のキーワードモデル生成手段（７）と、前記発話の特徴パラメータと前記キーワードモデルの特徴パラメータとの尤度を計算する、ＣＰＵ等のキーワード尤度計算手段（２０）と、状態遷移情報を出力しつつキーワード累積尤度を計算する、ＣＰＵ等のキーワード累積尤度計算手段（２２）と、連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、前記キーワード累積尤度に所定値を加算する、ＣＰＵ等の継続時間長制御手段（２４）とを、有することを特徴とする。
【００３７】
これにより、入力された発話から特徴パラメータを生成し、キーワードモデルを生成し、キーワード累積尤度を計算し、連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、前記キーワード累積尤度に所定値を加算することが可能となる。
【００３８】
かかる課題を解決するために、請求項６に記載の発明に係るワードスポッティング音声認識方法は、入力された発話から発話の特徴パラメータを生成する特徴パラメータ生成工程と、キーワードデータベース（６）が出力するキーワードの読みデータと、音声の特徴パラメータをサブワード単位で記憶している音響モデルデータベース（５）が出力する特徴パラメータからキーワードモデルを生成するキーワードモデル生成工程と、前記発話の特徴パラメータと前記キーワードモデルの特徴パラメータとの類似度を計算するキーワード類似度計算工程と、状態遷移情報を出力しつつキーワード累積類似度を計算するキーワード累積類似度計算工程と、連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、前記キーワード累積類似度に所定値を加算する継続時間長制御工程とを、有することを特徴とする。
【００３９】
これにより、入力された発話から特徴パラメータを生成し、キーワードモデルを生成し、キーワード累積類似度を計算し、連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、前記キーワード累積類似度に所定値を加算することが可能となる。
【００４０】
かかる課題を解決するために、請求項７に記載の発明に係るワードスポッティング音声認識方法は、請求項６に記載のワードスポッティング音声認識方法において、特徴パラメータ生成工程は、入力された発話から音声区間を切り出しフレームに分割し特徴パラメータを生成することを特徴とする。
【００４１】
これにより、入力された発話から生成される特徴パラメータは音声区間から切り出されフレームに分割されて管理されることが可能となる。
【００４２】
かかる課題を解決するために、請求項８に記載の発明に係るワードスポッティング音声認識方法は、請求項７に記載のワードスポッティング音声認識方法において、キーワード累積類似度計算工程は、ビタビ法を用いて、キーワード累積類似度を計算することを特徴とする。
【００４３】
これにより、キーワード累積類似度の計算がビタビ法を用いて行われる。
【００４４】
かかる課題を解決するために、請求項９に記載の発明に係るワードスポッティング音声認識方法は、入力された発話から発話の特徴パラメータを生成する特徴パラメータ生成工程と、キーワードデータベース（６）が出力するキーワードの読みデータと、音声の特徴パラメータをサブワード単位で記憶している音響モデルデータベース（５）が出力する特徴パラメータからキーワードモデルを生成するキーワードモデル生成工程と、前記発話の特徴パラメータと前記キーワードモデルの特徴パラメータとの距離を計算するキーワード距離計算工程と、状態遷移情報を出力しつつキーワード累積距離を計算するキーワード累積距離計算工程と、連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、前記キーワード累積距離に所定値を加算する継続時間長制御工程と、を有することを特徴とする。
【００４５】
これにより、入力された発話から特徴パラメータを生成し、キーワードモデルを生成し、キーワード累積距離を計算し、連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、キーワード累積距離に所定値を加算することが可能となる。
【００４６】
かかる課題を解決するために、請求項１０に記載の発明に係るワードスポッティング音声認識方法は、入力された発話から発話の特徴パラメータを生成する特徴パラメータ生成工程と、キーワードデータベース（６）が出力するキーワードの読みデータと、音声の特徴パラメータをサブワード単位で記憶している音響モデルデータベース（５）が出力する特徴パラメータからキーワードモデルを生成するキーワードモデル生成工程と、前記発話の特徴パラメータと前記キーワードモデルの特徴パラメータとの尤度を計算するキーワード尤度計算工程と、状態遷移情報を出力しつつキーワード累積尤度を計算するキーワード累積尤度計算工程と、連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、前記キーワード累積尤度に所定値を加算する継続時間長制御工程と、を有することを特徴とする。
【００４７】
これにより、入力された発話から特徴パラメータを生成し、キーワードモデルを生成し、キーワード累積尤度を計算し、連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、前記キーワード累積尤度に所定値を加算することが可能となる。
【００４８】
かかる課題を解決するために、請求項１１に記載の発明に係るワードスポッティング音声認識用プログラムは、ワードスポッティング音声認識装置に含まれるコンピュータを、入力された発話から発話の特徴パラメータを生成する特徴パラメータ生成手段（４）と、音声の特徴パラメータをサブワード単位で記憶している音響モデルデータベース（５）と、キーワードデータベース（６）が出力するキーワードの読みデータと音響モデルデータベース（５）が出力する特徴パラメータからキーワードモデルを生成するキーワードモデル生成手段（７）と、前記発話の特徴パラメータと前記キーワードモデルの特徴パラメータとの類似度を計算するキーワード類似度計算手段（１０，２０）と、状態遷移情報を出力しつつキーワード累積類似度を計算するキーワード累積類似度計算手段（１２，２２）と、連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、前記キーワード累積類似度に所定値を加算する継続時間長制御手段（１４，２４）として、機能させることを特徴とする。
【００４９】
これにより、入力された発話から特徴パラメータを生成し、キーワードモデルを生成し、キーワード累積類似度を計算し、連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、前記キーワード累積類似度に所定値を加算することが可能となる。
【００５０】
かかる課題を解決するために、請求項１２に記載の発明に係るワードスポッティング音声認識用プログラムは、請求項１１に記載のワードスポッティング音声認識用プログラムにおいて、特徴パラメータ生成手段（４）は、入力された発話から音声区間を切り出しフレームに分割し特徴パラメータを生成することを特徴とする。
【００５１】
これにより、入力された発話から生成される特徴パラメータは音声区間から切り出されフレームに分割されて管理されることが可能となる。
【００５２】
かかる課題を解決するために、請求項１３に記載の発明に係るワードスポッティング音声認識用プログラムは、請求項１２に記載のワードスポッティング音声認識用プログラムにおいて、キーワード累積類似度計算手段（１２，２２）は、ビタビ法を用いて、キーワード累積類似度を計算することを特徴とする。
【００５３】
これにより、キーワード累積類似度の計算がビタビ法を用いて行われる。
【００５４】
かかる課題を解決するために、請求項１４に記載の発明に係るワードスポッティング音声認識用プログラムは、ワードスポッティング音声認識装置に含まれるコンピュータを、入力された発話から発話の特徴パラメータを生成する特徴パラメータ生成手段（４）と、音声の特徴パラメータをサブワード単位で記憶している音響モデルデータベース（５）と、キーワードデータベース（６）が出力するキーワードの読みデータと音響モデルデータベース（５）が出力する特徴パラメータからキーワードモデルを生成するキーワードモデル生成手段（７）と、前記発話の特徴パラメータと前記キーワードモデルの特徴パラメータとの距離を計算するキーワード距離計算手段（１０）と、状態遷移情報を出力しつつキーワード累積距離を計算するキーワード累積距離計算手段（１２）と、連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、前記キーワード累積距離に所定値を加算する継続時間長制御手段（１４）として、機能させることを特徴とする。
【００５５】
これにより、入力された発話から特徴パラメータを生成し、キーワードモデルを生成し、キーワード累積距離を計算し、連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、キーワード累積距離に所定値を加算することが可能となる。
【００５６】
かかる課題を解決するために、請求項１５に記載の発明に係るワードスポッティング音声認識用プログラムは、ワードスポッティング音声認識装置に含まれるコンピュータを、入力された発話から発話の特徴パラメータを生成する特徴パラメータ生成手段（４）と、音声の特徴パラメータをサブワード単位で記憶している音響モデルデータベース（５）と、キーワードデータベース（６）が出力するキーワードの読みデータと音響モデルデータベース（５）が出力する特徴パラメータからキーワードモデルを生成するキーワードモデル生成手段（７）と、前記発話の特徴パラメータと前記キーワードモデルの特徴パラメータとの尤度を計算するキーワード尤度計算手段（２０）と、状態遷移情報を出力しつつキーワード累積尤度を計算するキーワード累積尤度計算手段と（２２）、連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、前記キーワード累積尤度に所定値を加算する継続時間長制御手段（２４）として、機能させることを特徴とする。
【００５７】
これにより、入力された発話から特徴パラメータを生成し、キーワードモデルを生成し、キーワード累積尤度を計算し、連続して自身へ状態遷移をした回数が予め設定した回数を超えた場合に、前記キーワード累積尤度に所定値を加算することが可能となる。
【００５８】
【発明の実施の形態】
（第１の実施の形態）
以下、本発明にかかるワードスポッティング音声認識装置の第１の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００５９】
図１は、本発明にかかるワードスポッティング音声認識装置の一実施例の構成概要を示すブロック図である。
【００６０】
この実施例では、類似度が距離として表現される場合を説明する。図１に示すように、本発明にかかるワードスポッティング音声認識装置は、マイク１、ＬＰＦ（Ｌｏｗ　Ｐａｓｓ　Ｆｉｌｔｅｒ）２、Ａ／Ｄ変換器３、特徴パラメータ生成手段としての特徴パラメータ生成部４、音響モデルデータベースとしての音響モデル記憶部５、キーワードデータベースとしてのキーワード記憶部６、キーワードモデル生成手段としてのキーワードモデル生成部７、不要語記憶部８、キーワード類似度計算手段、キーワード距離計算手段としてのキーワード距離計算部１０、キーワード累積類似度計算手段、キーワード累積距離計算手段としてのキーワードビタビ計算部１２、継続時間長制御手段としての継続時間長制御部１４、認識キーワード判定部１６、を含んで構成される。
【００６１】
入力された音声信号がマイク１で電気信号に変換され出力されると、ＬＰＦ２で電気信号としての音声信号のうち高周波数成分が除去され出力される。
【００６２】
出力されたアナログ信号である音声信号はＡ／Ｄ変換器３で所定のサンプリングレートでディジタル信号に変換して出力される。
【００６３】
特徴パラメータ生成部４は例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）で構成され、出力されたディジタル信号としての音声信号から音声区間を切り出し、切り出した音声区間を更にフレームに分割し、分割したフレームから入力音声の特徴パラメータを抽出し生成する。特徴パラメータは、例えば、線形予測係数やＬＰＣケプストラム、周波数帯毎のエネルギなどをベクトル量子化したものが一般的に使用される。
【００６４】
音響モデル記憶部５は例えばＨＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ）で構成され、音素又は音節であるサブワードの単位で音響モデルを記憶しており、読みデータが入力されると対応する音響モデルから特徴パラメータを生成し出力する。また、音響モデル記憶部５は遷移適合度も記憶している。
【００６５】
キーワード記憶部６は例えばＨＤで構成され、キーワードを読みデータの形式で記憶する。
【００６６】
キーワードモデル生成部７は例えばＣＰＵで構成され、キーワード記憶部６から出力されたキーワードを抽出する。抽出したキーワードの前後にワイルドカードモデルを接続してキーワードモデルを生成する。そして、キーワードモデルの読みデータに対応する音響モデルを音響モデル記憶部５から取り出し、キーワードモデルの特徴パラメータを生成する。
【００６７】
不要語記憶部８は例えばＨＤで構成され、不要語を読みデータの形式で記憶する。
【００６８】
キーワード距離計算部１０は例えばＣＰＵで構成され、入力音声の特徴パラメータとキーワードモデルの特徴パラメータとの距離を計算し、出力する。
【００６９】
キーワードビタビ計算部１２は例えばＣＰＵで構成され、状態遷移の様子を示す状態遷移情報を継続時間長制御部１４に出力しつつ、継続時間長制御部１４が出力する調整後キーワード累積距離を用いてキーワード累積距離を計算する。
【００７０】
継続時間長制御部１４は例えばＣＰＵで構成され、連続して自身へ状態遷移をした回数（自己遷移回数）が予め設定した回数（自己遷移回数閾値）を超えた場合に、キーワード累積距離に所定値を加算した調整後キーワード累積距離をキーワードビタビ計算部１２に出力する。
【００７１】
認識キーワード判定部１６は例えばＣＰＵで構成され、キーワードビタビ計算部１２から出力されるキーワード累積距離を用いて認識キーワードの判定を行う。
【００７２】
以上の構成を有するワードスポッティング音声認識装置の動作概要を図２を用いて以下に説明する。
【００７３】
図２は上記ワードスポッティング音声認識装置の動作概要を示すフローチャートである。
【００７４】
まず、ビタビ法を行うための初期設定工程（Ｓ１）が行われる。
【００７５】
マイク１から入力された音声信号は、ＬＰＦ２及びＡ／Ｄ変換器３を介して、特徴パラメータ生成部４に入力され、音声信号から音声区間を切り出し、切り出した音声区間をフレーム単位で分割しフレームにする。そして、分割したフレームから入力音声の特徴パラメータを生成し出力する。
【００７６】
以上のような、初期設定工程（Ｓ１）が終了すると、次に、キーワードモデル生成工程（Ｓ２）が行われる。
【００７７】
キーワード記憶部６及び不要語記憶部８からキーワード及び不要語を抽出し、キーワードの前後にワイルドカードモデルを接続してキーワードモデルを生成する。キーワードモデルの読みデータに対応する音響モデルと遷移適合度とを音響モデル記憶部５から取り出し、キーワードモデルの特徴パラメータを生成する。
【００７８】
以上のような、キーワードモデル生成工程（Ｓ２）が終了すると、次に、キーワード距離計算工程（Ｓ３）が行われる。
【００７９】
キーワード距離計算部１０において、入力音声の特徴パラメータとキーワードモデルの特徴パラメータとの距離を計算し、出力する。
【００８０】
具体的には、Ｓ１において生成された入力音声の特徴パラメータとキーワードモデルの特徴パラメータとをフレーム毎に比較し類似度である距離を算出し、結果を各時刻におけるその状態の状態距離Ｐとして状態距離テーブルＰ（ｔ，ｍ）に出力する。
【００８１】
以上のような、キーワード距離計算工程（Ｓ３）が終了すると、次に、キーワードビタビ計算工程（Ｓ４）が行われる。
【００８２】
キーワードビタビ計算部１２において、キーワード距離計算工程（Ｓ３）において出力された入力音声の特徴パラメータとキーワードモデルの特徴パラメータとの状態距離Ｐを基にして、ビタビ法によってキーワード累積距離を計算する。このとき、フレーム遷移に併せて状態遷移の有無を示す状態遷移情報Ｉ（ｔ，ｍ）とその時点におけるキーワード累積距離をキーワードビタビ計算部１２は継続時間長制御部１４に出力する。
【００８３】
継続時間長制御部１４は、キーワードビタビ計算部１２から出力される状態遷移情報Ｉ（ｔ，ｍ）を用いて、自己遷移回数が自己遷移回数閾値を超えたか否かを判断する。超えた場合に、キーワード累積距離に所定値を加算した調整後キーワード累積距離をキーワードビタビ計算部１２に出力する。
【００８４】
具体的には、状態遷移情報Ｉ（ｔ，ｍ）から自己遷移が続くか否かを観察する。状態遷移情報の出力はフレーム遷移があったことであるから、自己遷移回数が自己遷移回数閾値を超えた場合には、調整後キーワード累積距離をキーワードビタビ計算部１２に出力する。
【００８５】
言葉によって適切な自己遷移回数閾値が変化することが実験によって判っており、サンプリング周期その他によって変動する数値である。この適切な自己遷移回数閾値は、自然に発話した状態での特徴がキャンセルされないように設定される。
【００８６】
また、自己遷移回数閾値を超える場合とは、発話の一部が非現実的に長く同じ音を発していることを意味するので、ビタビ処理の過程で非現実的な発話を排除するため、累積類似度である累積距離に対して加算される所定値は正の値となり、調整後キーワード累積距離は加算前のキーワード累積距離よりも大きな値となる。
【００８７】
以上で、キーワードビタビ計算工程（Ｓ４）が分割したフレーム全体にわたって終了すると、出力されたキーワード累積距離を用いて、続く音声認識工程（Ｓ５）において、音声認識が行われる。
【００８８】
この実施の形態では以下の効果を有する。
●　自己遷移回数閾値を超える場合、累積距離に所定値（正の値）が加算された調整後キーワード累積距離を基にしてビタビ処理がなされるので、あるひとつの状態において自己遷移が非現実的に継続している場合が排除される。
●　この継続時間長制御処理は、処理量がごくわずかであるため、ナビ等リソースが限られた音声認識装置にも容易に組み込みが可能である。
【００８９】
（第２の実施の形態）
次に、本発明にかかるワードスポッティング音声認識装置の第２の実施の形態を図面を用いて説明する。
【００９０】
図３は、本発明にかかるワードスポッティング音声認識装置の一実施例の構成概要を示すブロック図である。上記第１の実施の形態と同一部分は同一符号を付して詳しい説明を省略する。
【００９１】
上記第１の実施の形態では類似度が距離として表現される場合を説明したが、第２の実施の形態では、類似度を尤度（確率）としている点が第１の実施の形態と異なっており、その他の構成は上記第１の実施の形態と同じである。
【００９２】
図３に示すように、本発明にかかるワードスポッティング音声認識装置は、キーワード類似度計算手段、キーワード尤度計算手段としてのキーワード尤度計算部２０、キーワード累積類似度計算手段、キーワード累積尤度計算手段としてのキーワードビタビ計算部２２、継続時間長制御手段としての継続時間長制御部２４、認識キーワード判定部２６、を含んで構成される。
【００９３】
キーワード尤度計算部２０は例えばＣＰＵで構成され、入力音声の特徴パラメータとキーワードモデルの特徴パラメータとの尤度を計算し、出力する。
【００９４】
キーワードビタビ計算部２２は例えばＣＰＵで構成され、状態遷移の様子を示す状態遷移情報を継続時間長制御部２４に出力しつつ、継続時間長制御部２４が出力する調整後キーワード累積尤度を用いてキーワード累積尤度を計算する。
【００９５】
継続時間長制御部２４は例えばＣＰＵで構成され、自己遷移回数が自己遷移回数閾値を超えた場合に、キーワード累積尤度に所定値を加算した調整後キーワード累積尤度をキーワードビタビ計算部２２に出力する。
【００９６】
認識キーワード判定部２６は例えばＣＰＵで構成され、キーワードビタビ計算部２２から出力されるキーワード累積尤度を用いて認識キーワードの判定を行う。
【００９７】
以上の構成を有するワードスポッティング音声認識装置の動作概要を図４を用いて以下に説明する。
【００９８】
図４は上記ワードスポッティング音声認識装置の第２の実施の形態にかかる動作概要を示すフローチャートである。上記第１の実施の形態と同一部分は同一符号を付して詳しい説明を省略する。
【００９９】
第１の実施の形態の場合と同じように、キーワードモデル生成工程（Ｓ２）が終了すると、次に、キーワード尤度計算工程（Ｓ１３）が行われる。
【０１００】
キーワード尤度計算部２０において、入力音声の特徴パラメータとキーワードモデルの特徴パラメータとの尤度を計算し、出力する。
【０１０１】
具体的には、Ｓ１において生成された入力音声の特徴パラメータとキーワードモデルの特徴パラメータとをフレーム毎に比較し尤度を算出し、結果を各時刻におけるその状態の状態尤度として状態尤度テーブルに出力する。
【０１０２】
以上のような、キーワード尤度計算工程（Ｓ１３）が終了すると、次に、キーワードビタビ計算工程（Ｓ１４）が行われる。
【０１０３】
キーワードビタビ計算部２２において、キーワード尤度計算工程（Ｓ１３）において出力された入力音声の特徴パラメータとキーワードモデルの特徴パラメータとの状態尤度を基にして、ビタビ法によってキーワード累積尤度を計算する。第２の実施の形態では、類似度を尤度として表現しているので、尤度が大きいほど類似度が高くなり、その結果、ビタビ法において状態ｉに遷移する２本の矢印のうち累積尤度の値の大きいほうが選択される。フレーム遷移に併せて状態遷移の有無を示す状態遷移情報とその時点におけるキーワード累積尤度をキーワードビタビ計算部２２は継続時間長制御部２４に出力する。
【０１０４】
継続時間長制御部２４は、キーワードビタビ計算部２２から出力される状態遷移情報を用いて、自己遷移回数が自己遷移回数閾値を超えたか否かを判断する。この自己遷移回数閾値を超えた場合は、キーワード累積尤度に所定値を加算した調整後キーワード累積尤度をキーワードビタビ計算部２２に出力する。
【０１０５】
具体的には、状態遷移情報から自己遷移が続くか否かを観察する。状態遷移情報の出力はフレーム遷移があったことであるから、自己遷移回数が自己遷移回数閾値を超えた場合には、調整後キーワード累積尤度をキーワードビタビ計算部２２に出力する。
【０１０６】
また、自己遷移回数閾値を超える場合とは、発話の一部が非現実的に長く同じ音を発していることを意味するので、ビタビ処理の過程で非現実的な発話を排除するため、累積類似度である累積尤度に対して加算される所定値は負の値となり、調整後キーワード累積尤度は加算前のキーワード累積尤度よりも小さな値となる。
【０１０７】
以上のような、キーワードビタビ計算工程（Ｓ１４）が分割したフレーム全体にわたって終了すると、出力されたキーワード累積尤度を用いて、続く音声認識工程（Ｓ１５）において、音声認識が行われる。
【０１０８】
この実施の形態では以下の効果を有する。
●　自己遷移回数閾値を超える場合、累積尤度に所定値（負の値）が加算された調整後キーワード累積尤度を基にしてビタビ処理がなされるので、自己遷移の状態が非現実的に継続している場合が排除される。
【０１０９】
なお、第２の実施の形態は、上記に限定されるものではなく、例えば以下のように変形してもよい。
○　類似度を対数尤度としても良い。尤度を対数に換算するとき、累積尤度の計算を加減算で行うことができるので、計算処理を高速化できる。
【０１１０】
なお、上記に記載した第１及び第２の実施の形態の他に、例えば以下のように変形してもよい。
○　上記実施の形態ではマッチング処理の方法としてビタビ法を用いた場合を説明したが、これに限らず、ＤＰマッチングなどの手法を用いても良い。即ち、キーワードモデルと各フレームの特徴パラメータにおけるマッチング処理さえ適用されていれば、ビタビ法に限定されることなく、本発明を適用することは可能である。
○　上記実施の形態では類似度がユークリッド距離として表現される場合を説明したが、これに限らず、マハラノビス距離やハミング距離を用いても良い。即ち、類似度の相違を数値の大きさの相違で表現できれば、ユークリッド距離に限定されることなく、本発明を適用することは可能である。
【０１１１】
【発明の効果】
本発明に係るワードスポッティング音声認識装置によれば、ビタビ法によって求められた最適パスの中に、１つの状態に長く停留する部分が存在しても、累積類似度に所定値が加算された調整後キーワード累積類似度を基にしてビタビ処理がなされるので、自己遷移が非現実的に継続している場合が排除される。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明にかかるワードスポッティング音声認識装置の第１の実施の形態の構成概要を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明にかかるワードスポッティング音声認識装置の第１の実施の形態の動作概要を示すフローチャートである。
【図３】図３は、本発明にかかるワードスポッティング音声認識装置の第２の実施の形態の構成概要を示すブロック図である。
【図４】図４は、本発明にかかるワードスポッティング音声認識装置の第２の実施の形態にかかる動作概要を示すフローチャートである。
【図５】図５は、キーワードとその前後にワイルドカードモデルを接続したキーワードモデルλの構成図である。
【図６】図６は、累積距離をビタビ法によって計算する場合のトレリスである。
【図７】図７は、シンボル系列とキーワードモデルとの対応関係を示す図である。
【符号の説明】
１：マイク
２：ＬＰＦ（Ｌｏｗ　Ｐａｓｓ　Ｆｉｌｔｅｒ）
３：Ａ／Ｄ変換器
４：特徴パラメータ生成部
５：音響モデル記憶部
６：キーワード記憶部
７：キーワードモデル生成部
８：不要語記憶部
１０：キーワード距離計算部
１２：キーワードビタビ計算部
１４：継続時間長制御部
１６：認識キーワード判定部
２０：キーワード尤度計算部
２２：キーワードビタビ計算部
２４：継続時間長制御部
２６：認識キーワード判定部
【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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【図７】
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