(57)【要約】【課題】発声長の制約条件が指定されていない未登録語が含まれている場合であっても、高い精度で音声認識することができる音声認識装置及び方法を提供する。【解決手段】入力された音声データについて、音響モデルと単語辞書の双方に照合して認識候補単語列を出力する音声照合部と、認識候補単語列について、認識文法と照合して出力する認識候補文字列を絞り込む文法照合部と、絞り込まれた認識候補文字列について発声長に基づいて認識結果とするか否かについて判断する発声長判断部とを含む音声認識装置であって、予め認識文法に発声長の制約条件を付加しておき、発声長判断部において、発声長の制約条件を満たしていると判断された認識候補文字列についてのみ認識結果として出力する。【選択図】  図２
2004302246.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された音声データについて、音響モデルと単語辞書の双方に照合して認識候補単語列を出力する音声照合部と、
前記認識候補単語列について、認識文法と照合して出力する認識候補文字列を絞り込む文法照合部と、
絞り込まれた前記認識候補文字列について発声長に基づいて認識結果とするか否かについて判断する発声長判断部とを含む音声認識装置であって、
予め前記認識文法に発声長の制約条件を付加しておき、前記発声長判断部において、前記発声長の制約条件を満たしていると判断された前記認識候補文字列についてのみ認識結果として出力することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記音声照合部が、前記単語辞書に登録されていない未登録語に対し、前記発声長の制約条件を満たしていない場合に音声認識の対象から排除し、前記発声長判断部は、前記未登録語についても発声長に基づいて認識結果とするか否かについて判断する請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記未登録語に関する制約条件を設定する未登録語制約条件設定部をさらに含み、前記未登録語制約条件設定部において、前記認識文法中の前記未登録語に対する前記発声長の制約条件を、事前に準備された言語コーパスに基づいて予め設定する請求項２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
入力された音声データについて、音響モデルと単語辞書の双方に照合して認識候補単語列を出力する工程と、
前記認識候補単語列について、認識文法と照合して出力する認識候補文字列を絞り込む工程と、
絞り込まれた前記認識候補文字列について発声長に基づいて認識結果とするか否かについて判断する工程とを含む音声認識方法であって、
予め前記認識文法に発声長の制約条件を付加しておき、前記発声長の制約条件を満たしていると判断された前記認識候補文字列についてのみ認識結果として出力することを特徴とする音声認識方法。
【請求項５】
入力された音声データについて、音響モデルと単語辞書の双方に照合して認識候補単語列を出力するステップと、
前記認識候補単語列について、認識文法と照合して出力する認識候補文字列を絞り込むステップと、
絞り込まれた前記認識候補文字列について発声長に基づいて認識結果とするか否かについて判断するステップとを含む音声認識方法を具現化するコンピュータ実行可能なプログラムであって、
予め前記認識文法に発声長の制約条件を付加しておき、前記発声長の制約条件を満たしていると判断された前記認識候補文字列についてのみ認識結果として出力することを特徴とするコンピュータ実行可能なプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声データを認識する音声認識装置及び方法に関する。特に発声長を用いて認識精度の向上を図った音声認識装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
昨今のコンピュータ技術の急速な進展により、音声データを用いたアプリケーションが多々開発されている。かかる音声データを用いたアプリケーションにおいては、いかに精度良く音声認識を行うことができるのか、が重要な技術要素の１つとなっている。
【０００３】
従来、音声データを認識する場合には、音響モデルを事前に準備しておき、入力された音声データと照合することによって、入力された音声の内容を認識することが多い。そして、認識精度を高めるために、ユーザにより入力が期待される発声の長さ、あるいは発声の継続時間長等、事前に準備されている音響モデルと照合する区間の長さを制限する情報を音響モデルに付加している。このようにすることで、不自然な発声長を有する音声データについては、音響モデルと照合することを未然に回避することができ、全体として認識精度を向上させることができる。例えば（特許文献１）では、入力されたユーザ発話の発声長に基づいて認識辞書を取捨選択することにより、音声認識の精度を高める音声認識方法が開示されている。
【０００４】
図１に、従来の音声認識装置の構成例示図を示す。図１において、音声照合部１では、音素ごとの音響モデル及び各音素ごとの発声長の制約条件とが一対のデータとして記録されている音響モデル格納部２と、各単語の音素列が記述されている単語辞書３とを参照する。両者を参照することにより、単語単位で生成された音響モデルを参照するのと同様になる。
【０００５】
ここで、音響モデル格納部２に記録されている各音素ごとの発声長の制約条件とは、例えば各音素ごとの発声時間の範囲を定める等、実際の発声時間として不自然にならない範囲を指定するものである。
【０００６】
そして、ユーザが発声した音声データから音声特徴量を求め、単語単位で音響モデルと照合し、当該音響モデルとの適合の度合いを表す単語別評価スコアを算出する。
【０００７】
次に、音響モデルと一対のデータとして記録されている発声長の制約条件を満たしているか否かについて判定し、当該制約条件を満たしており、かつ単語別評価スコアの高かった候補文字列を、照合区間とともに認識候補単語列として出力する。
【０００８】
このようにすることで、発声長が不自然に長かったり短かったりする認識候補単語列は認識候補から排除することができ、認識精度を改善することが可能となる。そして、文法照合部４では、音声照合部１から出力された各認識候補単語列を文法情報格納部５に格納する文法情報と照合することによって、当該単語列における単語の並びが文法情報格納部５に存在する認識候補単語列のみを認識結果として出力する。
【０００９】
さらに、音響モデルと一対のデータとして記録されている発声長の制約条件だけでは、ユーザの発声速度が速くなったり、遅くなったりする変化には対応できないことから、ユーザによる音声の発声速度を求め、音響モデルと一対のデータとして記録されている発声長の制約条件を発声速度に対応させて変更するという方法も考えられている。
【００１０】
【特許文献１】
特開２０００―９９０７７号公報
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来の方法では、いずれの方法においても音響モデル自体に発声長の制約条件が記録されていることから、例えば同じ音素列となる単語には同じ発声長の制約条件が適用されることになる。したがって、認識文法に照合した場合に文章中の異なる位置、例えば文頭に位置する、文中に位置する、あるいは文末に位置するというように、文章における記述位置が相違すると判断された場合、それぞれ別々の制約条件になるべきであるにもかかわらず、別々の制約条件を適用することができず、正確に音声認識することができないおそれがあるという問題点があった。
【００１２】
また、音響モデルではなく認識文法に単語単位で発声長の制約条件を付与することも考えられるが、上記問題を解決するには至らず、特に単語辞書３にに登録されていない未登録語と照合させる場合には、未登録語の発声長に対する制約条件を見つけることができないため、通常の音声認識と同様に誤認識するおそれが高くなるという問題点も残されていた。
【００１３】
本発明は、上記問題点を解決するために、発声長の制約条件が指定されていない未登録語が含まれている場合であっても、高い精度で音声認識することができる音声認識装置及び方法を提供することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明にかかる音声認識装置は、入力された音声データについて、音響モデルと単語辞書の双方に照合して認識候補単語列を出力する音声照合部と、認識候補単語列について、認識文法と照合して出力する認識候補文字列を絞り込む文法照合部と、絞り込まれた認識候補文字列について発声長に基づいて認識結果とするか否かについて判断する発声長判断部とを含む音声認識装置であって、予め認識文法に発声長の制約条件を付加しておき、発声長判断部において、発声長の制約条件を満たしていると判断された認識候補文字列についてのみ認識結果として出力することを特徴とする。
【００１５】
かかる構成により、認識文法との照合時に認識候補文字列が発声長の制約条件を満たしているか否かを判断できることから、認識文法中の単語の位置により、同じ単語であっても文中に位置する場合と文末に位置する場合とで、別々の発声長の制約条件を課すことができ、認識精度をより向上させることが可能となる。
【００１６】
また、本発明にかかる音声認識装置は、音声照合部が、単語辞書に登録されていない未登録語に対し、発声長の制約条件を満たしていない場合に音声認識の対象から排除し、発声長判断部は、未登録語についても発声長に基づいて認識結果とするか否かについて判断することが好ましい。認識対象となる単語が単語辞書に未登録である未登録語である場合であっても、登録されている単語と同様の制約条件を付することができるからである。
【００１７】
また、本発明にかかる音声認識装置は、未登録語に関する制約条件を設定する未登録語制約条件設定部をさらに含み、未登録語制約条件設定部において、認識文法中の未登録語に対する発声長の制約条件を、事前に準備された言語コーパスに基づいて予め設定することが好ましい。実情に即した制約条件を生成することができるからである。
【００１８】
また、本発明は、上記のような音声認識装置の機能をコンピュータの処理ステップとして実行するソフトウェアを特徴とするものであり、具体的には、入力された音声データについて、音響モデルと単語辞書の双方に照合して認識候補単語列を出力する工程と、認識候補単語列について、認識文法と照合して出力する認識候補文字列を絞り込む工程と、絞り込まれた認識候補文字列について発声長に基づいて認識結果とするか否かについて判断する工程とを含む音声認識方法であって、予め認識文法に発声長の制約条件を付加しておき、発声長の制約条件を満たしていると判断された認識候補文字列についてのみ認識結果として出力する音声認識方法並びにそのような工程を具現化するコンピュータ実行可能なプログラムであることを特徴とする。
【００１９】
かかる構成により、コンピュータ上へ当該プログラムをロードさせ実行することで、認識文法との照合時に認識候補文字列が発声長の制約条件を満たしているか否かを判断できることから、認識文法中の単語の位置により、同じ単語であっても文中に位置する場合と文末に位置する場合とで、別々の発声長の制約条件を課すことができ、認識精度をより向上させることができる音声認識装置を実現することが可能となる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態にかかる音声認識装置について、図面を参照しながら説明する。図２は本発明の実施の形態にかかる音声認識装置の構成図である。図２において、音声照合部２１では、音素ごとの音響モデルが記録されている音響モデル格納部２２と、各単語の音素列が記述されている単語辞書２３とを参照する。両者を参照することにより、単語単位で生成された音響モデルを参照するのと同様になる。なお、本実施の形態においては、音素ごとの音響モデルを記録している場合について説明しているが、特にこれに限定されるものではなく、音節数やモーラ数、あるいは音響モデルの単位数、及びこれらの組み合わせでもよい。
【００２１】
そして、ユーザが発声した音声データから音声特徴量を求め、単語単位で音響モデルと照合し、当該音響モデルとの適合の度合いを表す単語別評価スコアを算出し、単語別評価スコアの高かった候補単語列を、照合区間とともに認識候補単語列として出力する。
【００２２】
例えば、「単語表記：きょう、単語別評価スコア：８１、照合区間：０．０〜０．９秒」、「単語表記：よてい、単語別評価スコア：９３、照合区間：１．２〜２．２秒」、といった認識候補単語列とともに、「入力長４．２秒」といった入力条件についても出力される。
【００２３】
なお、制約条件を付与する単位については、上述の例のように、文法中における各単語単位に発声長の制約条件を付与する場合の他、１つの文法単位に制約条件をつけることも考えられる。
【００２４】
次に、文法照合部２４では、音声照合部２１から出力された認識候補単語列を、文法情報格納部２５に記録されている発声長に関する制約条件が記述されている文法情報と照合する。すなわち、本実施の形態においては、認識候補単語列が文法情報として文法情報格納部２５に存在するか否かを照合し、文法情報として存在している場合には、当該認識候補単語列を認識候補文字列として未登録語区間算出部２６へと渡す。なお、表現上区別するため、認識候補単語列を文法照合部２４で絞り込んだものを認識候補文字列としている。
【００２５】
図３に、本発明の実施の形態にかかる音声認識装置における文法情報格納部２５のデータ構成の例示図を示す。図３に示す例においては、単語辞書２３に未登録である単語の発声長を０．１秒の位で四捨五入した値を、発声長の制約条件として記録している。したがって、制約条件「０秒」とは、０秒以上０．５秒未満を、「１秒」とは０．５秒以上１．５秒未満であることを意味している。
【００２６】
そして、未登録語区間算出部２６では、入力された認識候補単語列から単語として照合されなかった区間、すなわち任意の未登録語と照合した区間を算出する。本実施の形態においては、「単語表記：きょう、単語別評価スコア８１、照合区間：０．０〜０．９秒、未登録語区間：０．９秒〜１．２秒、単語表記：よてい、単語別評価スコア：９３、照合区間：１．２〜２．２秒、未登録語区間：２．２〜４．２秒」というように未登録語区間が算出される。
【００２７】
そして、発声長判断部２７では、認識候補単語列と照合した文法情報を文法情報格納部２５から抽出して、算出された未登録語区間が当該文法情報に付加されている発声長の制約条件を超えているか否かを判断する。算出された未登録語区間が当該文法情報に付加されている発声長の制約条件を超えていない場合には、発声長の制約条件を具備しているものと判断して、当該認識候補単語列を認識結果として出力する。
【００２８】
例えば、上述した認識候補文字列においては、「きょう」と「よてい」の間の未登録語区間が０秒（０秒以上０．５秒未満）、文末の未登録語区間が２秒（１．５秒以上２．５秒未満）である。それに対して、文法情報格納部２５においては、未登録語の発声長の制約条件が、それぞれ０秒及び２秒と登録されている。したがって、制約条件を具備しているものと判断され、認識結果として「きょう」と「よてい」が出力される。
【００２９】
このように本実施の形態によれば、文法情報に発声長の制約条件が付加されていることから、文章全体から発声長の制約条件を具備しているか否かを判断できると共に、単語辞書に未登録の文言についても、制約条件を超えた発声長を有する未登録語については認識対象から排除することができることから、認識精度を高く維持することが可能となる。
【００３０】
また、文法情報格納部２５において、例えば「単語表記：きょう、単語別評価スコア：８１、音素モデル照合区間：１音素、単語表記：よてい、単語別評価スコア：９３、音素モデル照合区間：６音素」というように、未登録語の区間を音素数に換算して示すことも考えられる。
【００３１】
この場合の構成図を図４に示す。図４において、未登録語音素数判断部３１では、入力された認識候補単語列と照合した文言を文法情報格納部２５から探索し、当該文言に付加されている未登録語の音素数の制約条件を満たしているか否かを判断する。そして、音素数が制約条件の範囲内である場合には、当該認識候補単語列を認識結果として出力する。
【００３２】
また、文法情報格納部２５におけるデータ構成は例えば図５に示すようになる。すなわち、未登録語に対する音素数の上限値を文法情報として提供することになる。したがって、この例では、「きょう」と「よてい」の間に、音素数が２以下の未登録語がある場合には、「きょう」と「よてい」を認識結果として出力する。
【００３３】
音素数を用いる場合、文法情報に付加されている制約条件を具備すると判断する範囲については、記録されている音素数以下であることに限定されるものではない。例えば、記録されている音素数に対し、一定の範囲で有れば制約条件を具備していると判断するよう、範囲を別途定めておくことも考えられる。
【００３４】
すなわち、図６に示すように、未登録語音素数条件算出部３２では、文法情報格納部２５に記録されている未登録語の音素数から、条件算出ルール格納部３３を参照することによって、制約条件を具備していると判断すべき音素数の範囲を算出し、音素数の制約条件を求める。条件算出ルール格納部３３に記録されているルールとしては、音素数の範囲等が考えられる。これらの条件を用いて、例えば「きょう、未登録語（０〜４音素）、よてい、未登録語（２〜８音素）」というように制約条件が算出される。
【００３５】
そして、未登録語音素数判断部３１では、入力された認識候補単語列と照合した文言に対応する未登録語音素数条件算出部３２で算出された未登録語の音素数の制約条件を具備しているか否かを判断し、音素数の制約条件を具備している認識候補単語列を認識結果として出力する。
【００３６】
もちろん、音素数に限定されるものではなく、音節数を用いてもよいし、モーラ数を用いるものであってもよい。
【００３７】
また、大量のテキストデータを準備したテキストコーパス４１（図示せず）と単語辞書２３とを用いて、文法情報格納部２５へ記録するべき文法情報に含まれる発声長の制約条件を生成することも考えられる。この場合、未登録語制約条件設定部（図示せず）において予め未登録語の発声長の制約条件を設定しておくことになる。すなわち、テキストコーパス４１が十二分に大量のデータを有していれば、各単語間において単語として存在しなかった未登録語の区間の音節数を求め、その平均をその単語間の未登録語の音節数とすることができる。このようにして求まった未登録語の発声長の制約条件を文法情報として付加する。
【００３８】
また、認識結果に基づいて、認識候補単語列ごとに照合区間の合計長をログデータとして記録しておき、統計的に平均値等を求めることで、発声長の最適値を求めることも考えられる。
【００３９】
この場合、統計量算出部４２（図示せず）を新たに設け、認識結果として入力された認識候補単語列における発声長を１文法と共に記憶する。さらに、当該１文法に対し、認識候補単語列がある一定値以上記憶されたら、それらの認識候補単語列に基づいて発声長の平均値を求め、当該平均値を文法情報として、文法情報格納部２５を更新する。
【００４０】
このようにすることで、より実際の認識結果に基づいた発声長を用いて未登録語に対する判断を行うことができ、音声認識精度をより高めることが可能となる。
【００４１】
次に、本発明の実施の形態にかかる音声認識装置を実現するプログラムの処理の流れについて説明する。図７に本発明の実施の形態にかかる音声認識装置を実現するプログラムの処理の流れ図を示す。
【００４２】
図７において、音声データが入力されると（ステップＳ７０１）、音素ごとの音響モデルと、単語辞書２３とを参照し、音響モデルとの適合の度合いを表す単語別評価スコアを算出し（ステップＳ７０２）、単語別評価スコアの高かった候補単語列を、照合区間とともに認識候補単語列として出力する（ステップＳ７０３）。
【００４３】
次に、出力された認識候補単語列を、発声長に関する制約条件が記述されている文法情報と照合する（ステップＳ７０４）。そして、認識候補単語列が文法情報として文法情報格納部２５に存在する場合には（ステップＳ７０５：Ｙｅｓ）、当該認識候補単語列から単語として照合されなかった区間、すなわち任意の未登録語と照合した区間を算出する（ステップＳ７０６）。
【００４４】
そして、認識候補単語列と照合した文法情報に基づいて、算出された未登録語区間が当該文法情報に付加されている発声長の制約条件を具備しているか否かを判断する（ステップＳ７０７）。算出された未登録語区間が当該文法情報に付加されている発声長の制約条件を具備している場合には（ステップＳ７０７：Ｙｅｓ）、発声長の制約条件を具備しているものと判断して、当該認識候補単語列を認識結果として出力する（ステップＳ７０８）。
【００４５】
なお、本発明の実施の形態にかかる音声認識装置を実現するプログラムは、図８に示すように、ＣＤ−ＲＯＭ８２−１やフレキシブルディスク８２−２等の可搬型記録媒体８２だけでなく、通信回線の先に備えられた他の記憶装置８１や、コンピュータ８３のハードディスクやＲＡＭ等の記録媒体８４のいずれに記憶されるものであっても良く、プログラム実行時には、プログラムはローディングされ、主メモリ上で実行される。
【００４６】
また、本発明の実施の形態にかかる音声認識装置により用いられる音響モデルデータ、文法情報、発声長データ等についても、図８に示すように、ＣＤ−ＲＯＭ８２−１やフレキシブルディスク８２−２等の可搬型記録媒体８２だけでなく、通信回線の先に備えられた他の記憶装置８１や、コンピュータ８３のハードディスクやＲＡＭ等の記録媒体８４のいずれに記憶されるものであっても良く、例えば本発明にかかる音声認識装置を利用する際にコンピュータ８３により読み取られる。
【００４７】
【発明の効果】
以上のように本発明にかかる音声認識装置によれば、認識文法との照合時に発声長の制約条件を具備しているか否かを判断できることから、同じ単語であっても文中に位置する場合と文末に位置する場合とで、別々の発声長の制約条件を課すことができ、認識精度をより向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の音声認識装置の構成図
【図２】本発明の実施の形態にかかる音声認識装置の構成図
【図３】本発明の実施の形態にかかる音声認識装置における文法情報格納部のデータ構成の例示図
【図４】本発明の実施の形態にかかる音声認識装置の他の構成図
【図５】本発明の実施の形態にかかる音声認識装置における文法情報格納部のデータ構成の例示図
【図６】本発明の実施の形態にかかる音声認識装置の他の構成図
【図７】本発明の実施の形態にかかる音声認識装置における処理の流れ図
【図８】コンピュータ環境の例示図
【符号の説明】
１、２１  音声照合部
２、２２  音響モデル格納部
３、２３  単語辞書
４、２４  文法照合部
５、２５  文法情報格納部
２６  未登録語区間算出部
２７  発声長判断部
３１  未登録語音素数判断部
３２  未登録語音素数条件判断部
３３  条件算出ルール格納部
８１  回線先の記憶装置
８２  ＣＤ−ＲＯＭやフレキシブルディスク等の可搬型記録媒体
８２−１  ＣＤ−ＲＯＭ
８２−２  フレキシブルディスク
８３  コンピュータ
８４  コンピュータ上のＲＡＭ／ハードディスク等の記録媒体
【図１】
2004302246.tif 000003
【図２】
2004302246.tif 000004
【図３】
2004302246.tif 000005
【図４】
2004302246.tif 000006
【図５】
2004302246.tif 000007
【図６】
2004302246.tif 000008
【図７】
2004302246.tif 000009
【図８】
2004302246.tif 000010