(57)【要約】【課題】周囲環境及び使用状況等に応じた最適な音声認識処理を可能にする。【解決手段】ステップＳ１において、入力音声信号から特徴量を取得する。例えば、特徴量としては信号対雑音比が用いられる。特徴量に応じて認識語彙を選択し（ステップＳ２）、特徴量に応じて文法を選択する（ステップＳ３）。これらの選択した認識語彙及び文法を用いて、パターンマッチングによる音声認識を行う（ステップＳ４）。これにより、音声認識結果は、周囲環境に適応したものとなる。ステップＳ５において、アプリケーションに音声認識結果が出力される。【選択図】　　　図３
2004004182.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声信号の音響的な特徴量を取得する特徴量取得手段と、
前記特徴量取得手段が取得した前記特徴量に基づいて、入力音声に対する音声認識に際して用いる認識語彙及び文法のうちの少なくとも一方の設定を制御する音声認識制御手段と、
前記音声認識制御手段の設定による認識語彙及び文法に従って前記入力音声から得た認識用時系列に対してパターン認識を行う音声認識手段とを具備したことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記特徴量取得手段は、前記特徴量として、前記入力音声信号の信号対雑音比を用いることを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記特徴量取得手段は、前記特徴量として、前記入力音声信号の音量を用いることを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記特徴量取得手段は、前記特徴量として、前記入力音声信号の周波数成分を用いることを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記音声認識制御手段は、前記認識語彙を含む語彙辞書及び文法のうちの少なくとも一方を切換えることによって設定を制御することを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項６】
前記音声認識制御手段は、前記特徴量と所定の閾値とを比較し、比較結果に応じて前記認識語彙及び文法のうちの少なくとも一方の設定を制御することを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項７】
前記音声認識制御手段は、前記認識語彙及び文法のうちの少なくとも一方の設定を制御するパラメータを利用して、前記特徴量及び前記パラメータに基づいて、前記認識語彙及び文法のうちの少なくとも一方の設定を制御することを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項８】
前記音声認識制御手段は、前記特徴量によって前記認識語彙及び文法のうち少なくとも一方の設定を制御し、その制御結果の情報を音声認識装置外に示せる適切な形式に変換する手段と、前記変換された制御結果情報を出力する手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項９】
入力音声信号の音響的な特徴量を取得する処理と、
取得した前記特徴量に基づいて、入力音声に対する音声認識に際して用いる認識語彙及び文法のうちの少なくとも一方の設定を制御する音声認識制御処理と、
前記音声認識制御処理の設定による認識語彙及び文法に従って前記入力音声から得た認識用時系列に対してパターン認識を行う音声認識処理とを具備したことを特徴とする音声認識方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
入力音声信号の音響的な特徴量を取得する処理と、
取得した前記特徴量に基づいて、入力音声に対する音声認識に際して用いる認識語彙及び文法のうちの少なくとも一方の設定を制御する音声認識制御処理と、
前記音声認識制御処理の設定による認識語彙及び文法に従って前記入力音声から得た認識用時系列に対してパターン認識を行う音声認識処理とを実行させるための音声認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ウェアラブル型或いは携帯型機器の音声入力の認識に好適な音声認識装置、音声認識方法及び音声認識プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、音声認識技術の性能向上に伴い、実環境における音声認識エンジンの実用が活発になってきている。特に、カーナビゲーションシステムやモバイル機器など入力装置が限定されるような状況において、音声認識への期待は大きい。また、携帯電話やモバイルパソコンの普及も著しく、携帯用やウェアラブル型機器に使われる音声認識装置の開発も試みられている。
【０００３】
音声認識装置においては、入力音声の認識用時系列に対して、認識結果に対応する代表ベクトル系列と類似度を計算したり、統計的な音素モデルから構成される仮説に対する尤度を計算したりすることで、その比較結果から認識結果を得られる。更に、そのような認識結果の音素モデル系列に変換処理を施すことで、認識結果に対応する文字列（日本語なら平仮名列ないし漢字かな混じり文、英語ならアルファベット列）を得られる。
【０００４】
一般に日本語連続音声認識では音素／ｂ／，　／ｄ／，　／ｇ／のような類似子音の識別、「正しい言い方」のような同じ母音が連続する場合の識別が困難であることや、言語にもよるが／ｏｋ（ｕ）ｒｉｍａｓ（ｕ）／等のような無声化母音、／ｋａｉｇｉ／における／ｇ／の鼻音化／ｎｇ／、前後音素環境による発音変化や、周囲騒音が強いと発声形態が変わるロンバード効果によって、認識が難しい場合があることが指摘されている。日本語に限らず音声認識装置においては、このように音素認識の精度が必ずしも高くない場合や、音素環境や周囲環境による発声の変化があることを考慮して、認識結果の文字列を適切な音素系列を含む語彙辞書と対応させることによって、音声認識結果を適正なものとすることができる。
【０００５】
また、音声認識結果の精度を向上させるために、音声認識装置は、用途に応じて、種々の語彙辞書を利用する。認識結果から正しい単語を推定する処理には、音声入力の目的や状況に対応した語彙辞書を必要とするからである。さらに、認識結果から正しい単語を推定する処理に際して、認識語彙やその結びつきを規定するために用いる文法についても、周囲環境や発声目的によって変わりうる音声入力の種類に応じて適宜設定することによって、認識結果の精度を向上させることが可能である。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
このように、音声認識装置が認識結果の推定に際して用いる文法及び語彙辞書を、入力音声の種類に応じて変更することによって、周囲環境や使用状況にあわせた音声認識を可能としたり、音声認識結果の精度を向上させたりすることが可能である。
【０００７】
一般的には、音声認識の推定に際して用いる文法及び語彙辞書の変更は、ユーザ自身の操作によって行われる。また、例えば、カーナビゲーションシステム等のアプリケーションが、入力モードに応じて文法及び語彙辞書を変更することもある。例えば、電話番号の音声入力時と、地名の音声入力時とで、文法及び語彙辞書を変更するのである。そうすると、電話番号入力時には認識結果として電話番号の桁数に応じた数字列のみを得ることができ、地名入力時には地名として存在する文字列のみを音声認識結果として得ることができる。また、更に、使用話者を自動判定して文法及び語彙辞書を切換える装置も考えられている。
【０００８】
しかしながら、周囲の環境、使用状況に応じて適切な文法や語彙辞書を自動的に変更するシステムは存在しない。このため、ユーザや音声認識を使うシステム側は音声認識に際して、周囲の環境、使用状況等を考慮して、使用する文法及び語彙辞書を切換える必要があり、操作が煩雑であった。
【０００９】
なお、特開２０００−３３８９８６号公報においては、使用者の声が大きいか小さいかによって、辞書パターンを変更する技術が開示されている。しかし、この場合でも、周囲の環境や使用状況に応じて、文法及び語彙辞書を切換えることはできない。
【００１０】
また、特開平０７−１３５９１号公報においては、騒音状態検出部を備え、騒音状態に応じて認識語彙を制限することによって、騒音下での認識性能を向上する技術が開示されている。しかし、まず一点目として、特開平０７−１３５９１号公報では音声発声の目的は一つであって、周囲騒音に対しても音声認識性能を維持することが主眼である。すなわち、音声認識装置を使う目的を、屋内と屋外で変えたり、オフィスルームと自動車内で変えたりするような周囲状況の違いに合わせて変えるものではない。また二点目として、ロンバード効果によって発声に歪みが生じたり、目的や周囲状況が変化した際に、適切な音素系列に語彙辞書を反映させなければならない場合に対応していないことや、語彙のつながりを規定する文法に関しては無関係であること、といった点が挙げられる。
【００１１】
本発明は、周囲の環境や使用状況に応じて語彙辞書及び認識語彙の結びつきを規定する文法を自動的に設定することができる音声認識装置、音声認識方法及び音声認識プログラムを提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る音声認識装置は、入力音声信号の音響的な特徴量を取得する特徴量取得手段と、前記特徴量取得手段が取得した前記特徴量に基づいて、入力音声に対する音声認識に際して用いる認識語彙及び文法のうちの少なくとも一方の設定を制御する音声認識制御手段と、前記音声認識制御手段の設定による認識語彙及び文法に従って前記入力音声から得た認識用時系列に対してパターン認識を行う音声認識手段とを具備したものである。
【００１３】
本発明において、特徴量取得手段は、入力音声信号の音響的な特徴量を取得する。音声認識制御手段は、取得された特徴量（制御用特徴量）に基づいて、入力音声に対する音声認識に際して用いる認識語彙及び文法のうちの少なくとも一方の設定を制御する。音声認識手段は、この設定による認識語彙及び文法に従って、入力音声から得た認識用時系列に対してパターン認識を行う。これにより、周囲環境や発声に応じてタスクを変え、場面に応じた音声認識を可能としたり、周囲環境の雑音に合わせて最適な音声認識処理を可能にしたりすることができる。
【００１４】
なお、装置に係る本発明は方法に係る発明としても成立する。
【００１５】
また、装置に係る本発明は、コンピュータに当該発明に相当する処理を実現させるためのプログラムとしても成立する。
【００１６】
【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について詳細に説明する。図１は本発明の第１の実施の形態に係る音声認識装置を示すブロック図である。
【００１７】
音声認識に用いる語彙辞書をいかに設計するかは、音声認識の難易度や精度に影響を与える。未登録語は認識できないので、使われる語彙や発声の変化に対応したパターンも全て登録されていなければならない。しかし一方で語彙が増えれば仮説の探索範囲が増えて性能も落ち易い。よって音声認識の目的や状況に応じた語彙辞書の設定が必要となる。声した音声と一致した認識結果を得る可能性が低下する。逆に、語彙辞書の登録単語数が多い場合には、音声認識処理が困難となる反面、発生した音声と一致した認識結果を得る可能性が高くなる。
【００１８】
また、音声認識は、文法の設定内容によっても変化する。例えば、一語しか許さなければ単語認識となるし、「命令語」＋「命令対象」のような並びでシステムに対する命令を連続音声認識する場合もあるし、文法として日本語を許容するものとすれば日本語のディクテーションを認識するといったように音声認識のタスク、目的に大きな影響を与える。あるいは、認識結果として数字列の桁数を規定した文法を採用する場合において、例えば３桁の桁数の出力を許可した文法と、例えば１０桁の桁数の出力を許可した文法とでは、３桁の出力を許可した文法を採用した方が１０桁の出力を許可した文法を採用する場合に比して認識処理は容易となる。すなわち音声認識が難しい状況ならば、同じ目的や語彙でも文法を変えることで対応することができる。つまり文法においても目的や状況にあわせた文法の設計が必要となる。本実施の形態においては、このように語彙辞書及び文法を変化させることで、周囲環境及び使用状況等に応じた音声認識処理を可能にしている。
【００１９】
図１において、音声認識装置１０は、中央演算装置（以下、ＣＰＵという）１１、記憶領域部１２、信号処理部１３及び通信部１４を有している。ＣＰＵ１１は、処理の実行に必要な手順の制御や演算を行う。
【００２０】
記憶領域部１２は、処理の手順、音声認識に必要となる認識語彙、文法及び他にパターン照合に必要となる各種辞書情報を記憶する領域、処理に必要となる一時作業領域としての記憶領域、更に、音声信号や出力結果等を記憶する領域等の各種記憶領域を有している。また、記憶領域部１２は、各種制御に要するパラメータ等の情報の記憶に使用される領域も含むものとする。記憶領域部１２は、半導体メモリや磁気ディスク等の電子部品や、同様の機能を有する電子部品によって構成することができる。
【００２１】
信号処理部１３は、マイク１５からのアナログ信号をサンプリングしてデジタル信号に変換する処理、周波数成分の解析のためのフーリエ変換処理等を行うと共に、音声認識の認識結果を適宜の出力形態に変換する処理等を行う。信号処理部１３は、信号処理チップ等の電子部品で構成することができる。
【００２２】
通信部１４は、マイク１５からの有線又は無線の音声信号を受信して音声認識装置で処理可能な信号形態に変換すると共に、音声認識結果を他の機器１６に出力するための信号形態に変換して伝達する。この通信部１４も、電子部品で構成することができる。
【００２３】
なお、上述した音声認識装置の各構成要素については、他の働きをする機器とその構成の一部を共有化したり、構成の一部は電子部品でなくとも同種の働きをするプログラムやプロセスによって同様の機能を提供する構成にしたりすることができる。
【００２４】
なお、図１の音声認識装置は、パーソナル・コンピューター（以下、ＰＣという）に、ＣＰＵ１１、記憶領域部１２、通信部１４と同様の動作を行うプログラムを実行させることによって実現可能である。また、信号処理部１３等による演算を主体とする機能は、プロセス名を信号処理として実際の演算はＣＰＵ１１で行うようにしてよい。
【００２５】
本実施の形態においては、ＣＰＵ１１は、各部を制御して、マイク１５からの音声信号を音響分析させ、解析結果から周囲環境（入力音声信号）の特徴量を得るようになっている。この特徴量は以降で説明するような語彙辞書や文法の設定の制御に使われるので制御用特徴量とよぶことにする。例えば、特徴量として、入力音声信号の信号対雑音比（Ｓ／Ｎ比）を用いることができる。また、入力音声を予め定められた複数の周波数帯域毎に周波数分析し、各周波数帯毎の分析結果から特徴量を得るようにしてもよい。例えば、各種フィルタやフーリエ変換処理等によって特徴量を得ることができる。また、音声信号から音響分析によって音声認識に用いる認識用時系列も得る。この認識用の特徴時系列としては、メルケプストラム、バンドパスフィルタの値といった、音声認識で用いられる公知の認識用時系列を使うことができるものとする。それらは公知であるので、以降においてもその時系列の導出は省略する。また制御用特徴量として認識用時系列と同じもの、あるいは一部が同一であったり、片方から他方が計算できるものであっても本実施の形態においては構わない。
【００２６】
そして、本実施の形態においては、ＣＰＵ１１は、各部を制御して、周囲環境の特徴量に応じた認識語彙を使用するための語彙辞書を設定させるか、周囲環境の特徴量に応じた文法を音声認識に際して使用させるか、あるいはその両方を行えるように制御する。
【００２７】
このような音声認識装置１０は、例えばウェアラブル機器に適用することができる。図２は図１の構成をウェアラブル機器の音声認識装置に適用した例を示す説明図である。
【００２８】
ユーザ２１は、図１のマイク１５に相当するピンマイク２２を付けることで、ユーザの発声、周囲の音等をマイク２２で音声信号として取り込むことが出来る。取り込まれた音声信号は、ケーブル２３を介して、図１の音声認識装置１０に相当する音声認識システム２４に伝達される。なお、音声認識システム２４は、ウェアラブル・コンピューター２５の一部であって、音声認識結果はウェアラブル・コンピューター２５に伝達されるようになっている。ウェアラブル・コンピューター２５は、各種アプリケーションに音声認識結果を用いるとする。
【００２９】
なお、本実施の形態は図２の使用例に限定されないことは明らかであり、ウェアラブル機器でなく、携帯端末等にも適用可能である。また、例えば、ピンマイク２２以外のマイクや複数のマイクを使用してもよい。また、音声信号をケーブルでなくブルートゥースのような短距離無線で伝達するようにしてもよく、音声認識システムがウェアラブル・コンピューター２５以外の複数の情報機器に音声認識結果を出力するようにすることも可能である。
【００３０】
次に、このように構成された実施の形態の動作について図３のフローチャートを参照して説明する。
【００３１】
マイク１５からの音声信号は通信部１４を介して取込まれる。図３のステップＳ１において、信号処理部１３は、ＣＰＵ１１に制御されて、入力音声信号の特徴量（制御用特徴量）を得る。ＣＰＵ１１は、求められた制御用特徴量に基づいて、音声認識に用いる認識語彙を含む語彙辞書を選択する（ステップＳ２）と共に、音声認識に用いる文法を設定する（ステップＳ３）。
【００３２】
ステップＳ４において、選択された語彙辞書及び文法を用いて、パターンマッチングによる音声認識処理が行われる。この音声認識処理は、認識用時系列にあわせて公知の音声認識技術で実現できるものとする。ここではその詳細は問わない。この音声認識処理結果は、通信部１４を介して他の機器１６に出力される（ステップＳ５）。
【００３３】
このように本実施の形態においては、マイクから取込んだ音声信号の特徴量を検出し、この制御用特徴量に応じて語彙辞書及び文法を決定している。これにより、音声認識に際して、周囲環境及び使用状況等に応じた語彙辞書及び文法の選択が可能となり、音声認識処理を周囲環境及び使用状況等に応じた最適なものとすることができる。即ち、従来はユーザや音声認識結果を利用するアプリケーションが、タスクに応じて、使用する認識語彙を含む語彙辞書及び文法を変化させていたのに対し、本実施の形態では、制御用特徴量を用いて自動的に語彙辞書及び文法を設定することができ、ユーザの煩雑な操作を必要とすることなく、また、周囲環境等に応じた最適な音声認識を可能にすることもできる。
【００３４】
図４は本発明の第２の実施の形態に係る音声認識方法を示すフローチャートである。ここでは制御用特徴量にあわせて語彙辞書を設定する例に焦点を当てて説明する。本実施の形態は図１と同様のハードウェア構成によって実現可能である。
【００３５】
本実施の形態は、制御用特徴量としてハムノイズの強さを用い、これにより音声認識に用いる認識語彙を制御するようにしたものである。このハムノイズの強さの求め方は、例えば５０Ｈｚあるいは６０Ｈｚとその高調波での信号の強さで代表させるとする。ただしハムノイズの強さの求め方は前記に限定したものでない。さらに以下の説明でも用いられる制御用特徴量の求め方についても本発明に限定された手法でなく、既存の信号処理手法を用いることができるものとし、以下も制御用特徴量の個別の求め方は省略する。
【００３６】
図１のマイク１５又は図２のピンマイク２２等によって取込まれた音声信号は、音声認識装置１０に与えられて、その特徴量が求められる。即ち、図４のステップＳ１１において、入力音声信号に対する信号処理が行われて、ハムノイズの強さが計算され、計算結果が制御用特徴量として用いられる。
【００３７】
次に、ステップＳ１２において、算出したハムノイズの強さを予め設定されている閾値と比較する。ハムノイズの強さが閾値よりも大きい場合には、家庭用電源が身近にある環境、室内と判断して、ステップＳ１３において、例えば室内家電機器の操作といった室内用の語彙辞書を採用する。逆に、ハムノイズの強さが閾値よりも小さい場合には、家庭用電源が周囲にない環境、屋外と判断して、ステップＳ１４において、例えば屋外で音声認識装置を使う場合に登録された語彙や室内機器機器操作の語彙がない語彙辞書を採用する。
【００３８】
次のステップＳ１５においては、採用された語彙辞書を用いて、音声認識が行われる。音声認識結果はこの音声認識結果を用いるアプリケーション等に出力される。
【００３９】
次に、第２の実施の形態の変形例として、制御用特徴量に信号対雑音比を用いた例を説明する。入力音声信号の信号対雑音比が小さい場合には、音声認識には不適であるので、それでも最低限の機器動作をさせるために命令を認識語彙とした語彙辞書を用いた音声認識が行われる。入力音声信号の信号対雑音比が大きい場合は、比較的音声認識がし易い状況であるので、最低限の機器動作に限らない語彙による語彙辞書を用いた音声認識を行う。このようにすることで、最低限の機器動作をさせるときは「入力終了」のように簡潔な発声をすれば音声入力装置の電源を落とすことができ、信号対雑音比の大きいときは「音声入力終了」や「機器操作終了」のように、操作できる語彙数を増やしたり、それに伴い同じ操作でも語彙内容を変えたりすることができる。この場合のフローチャートは図４と同一のもので構成可能である。。
【００４０】
また、次のような変形例も考えられる。制御用特徴量に無発声時の周囲騒音レベルを使うとする。このとき周囲騒音が強いと、人はそれに合わせて大声で発声して発声に歪みが生じる（ロンバード効果）。よってロンバード効果のないときは例えば「認識」の発音を「にんしき」で登録していても音声認識できるが、ロンバード効果のあるときは発声歪みによってむしろ発音を「いんしき」として登録しておいた方がいい場合がある。このように周囲騒音に合わせて適切に語彙辞書を設定することもできる。また周囲騒音が強く大声でユーザが発声しがちな状況では、一発声が短い方がユーザにとって自然である。よって、例えば同じ操作内容の命令でも周囲騒音が強い場合には、短縮形の語で音声による命令語とし、そうでない場合は通常の命令語を発声すれば機器操作ができるように音声認識の語彙辞書を設定することもできる。
【００４１】
このように、本実施の形態においては、ユーザが特に操作をすることなく、周囲環境や使用状況に合わせて、適切な語彙が設定された音声認識を可能とすることができる。
【００４２】
なお、図４においては、閾値に対して２つの語彙辞書を相互に切換える例を説明したが、閾値に対応する語彙辞書が３つ以上ある場合や、制御用特徴量に対して任意の関数によって連続的に音声認識に用いる認識語彙を制御する方法も考えられる。そのように語彙辞書が複数ある場合には、多次元ベクトルの制御用特徴量に対し、判別分析等で求めた写像関数によって語彙辞書と対応づけるという方法も考えられる。
【００４３】
図５は本発明の第３の実施の形態に係る音声認識方法を示すフローチャートである。ここでは制御用特徴量にあわせて文法を設定する例について説明する。図５において図４と同一のステップには同一符号を付して説明を省略する。ただし、制御用特徴量で比較するステップＳ１２では、図４と図５では異なった制御用特徴量を用いているが、フローチャートとしての働きは同様であるので、このステップに対応する符号は以降も含め同一の符号を用いる。本実施の形態は図１と同様のハードウェア構成によって実現可能である。
【００４４】
本実施の形態は、制御用特徴量として信号対雑音比を用い、これにより音声認識に用いる認識語彙の結びつきを規定する文法等を制御するようにしたものである。なお、図４はタスクとして音声信号に対して電話番号認識を行う例についてのものである。
【００４５】
音声信号の取込みは、図４の第２の実施の形態と同様に行われる。図５のステップＳ１１において、入力音声信号の制御用特徴量が求められ、ステップＳ１２において、算出した信号対雑音比を予め設定されている閾値と比較する点も第２の実施の形態と同様である。
【００４６】
本実施の形態においては、信号対雑音比が閾値よりも大きい場合には、ステップＳ２１において、１１桁認識用の文法を選択する。逆に、信号対雑音比が閾値よりも小さい場合には、ステップＳ２２において、５桁認識用の文法を選択する。
【００４７】
このように構成された実施の形態においては、入力音声信号の信号対雑音比に従って、使用する文法が変化する。タスクとして音声信号に対して電話番号認識を行う例について説明すると、信号対雑音比が大きい場合には１１桁用の文法が採用され、信号対雑音比が小さい場合には５桁用の文法が採用される。
【００４８】
１１桁用の文法は、１１桁までの連続数字を認識するためのものであり、５桁用の文法は、各局番毎の数字を認識するためのものである。信号対雑音比が小さい場合には、音声認識の困難性は著しく高くなる。この場合でも、音声認識結果として推定する数字列の桁数が少ない場合には、正解の数字列を得る可能性が著しく高くなる。この理由から、信号対雑音比が小さい場合には、５桁用の文法を採用して、市外局番、市内局番等を個別に認識して、確実に電話番号の認識結果を得る。
【００４９】
即ち、図３のようなウェアラブル機器の音声認識システムにおいて、周囲の雑音が強い、または発声の音量が小さいことによって信号対雑音比が小さい場合であっても、認識させる桁数を局番ずつにすることで認識の正確性を向上させ、電話番号の確実な認識を可能にする。
【００５０】
逆に、入力音声信号の信号対雑音比が大きい場合には、１１桁用の文法を採用して電話番号を認識させる。信号対雑音比が大きい場合には、音声認識の困難性は低くなる。この場合には、電話番号を一気に音声認識可能とすることによって、スムーズな入力を可能にする。
【００５１】
また、同様の仕組みで次のような変形例を挙げることができる。制御用特徴量に周囲騒音を用いるとする。前述のように、周囲騒音が強い場合は人の発声は大声になり、長い文章は発声しないことが自然である。よって、発声も短い単位で区切られ易い。そこで音声入力装置である装置を音声で操作するとしてその機器に名前がついているとする。このとき、周囲騒音が閾値より大きくない場合は「“（機器名）”“電源”“終了”」もしくは「“電源”“終了”“（機器名）”」という複数単語の連続音声認識で、きまった順序を許容する文法を用いる。周囲騒音が大きい場合は「（機器名）」「電源」「終了」のように単語ずつの発声を受容し、単語ごとに処理を行うことで、発声にあわせた認識を行うことが出来る。
【００５２】
他にも例えば、制御用特徴量として音量を用いて、小さい声で発声することによってコマンドとしての単語認識を実行させ、大きい声で発声することによって複雑な命令を可能とする連続単語認識を実行させることが可能となる。
【００５３】
このように、本実施の形態においては、ユーザが特に操作をすることなく、周囲環境に合わせた音声認識を行うことができる。
【００５４】
なお、図５においては、閾値に対して２つの文法を相互に切換える例を説明したが、閾値に対応する文法が３つ以上ある場合や、制御用特徴量に対して任意の関数によって連続的に音声認識に用いる文法を制御する方法も考えられる。また、本実施の形態は電話番号の認識を例にとって１１桁と５桁の連続数字認識用の文法を用いる例について説明したが、その他の桁数や電話番号認識以外の文法にも同様に適用可能であることは明らかである。
【００５５】
図６は本発明の第４の実施の形態に係る音声認識方法を示すフローチャートである。図６において図４と同一のステップには同一符号を付して説明を省略する。本実施の形態は図１と同様のハードウェア構成によって実現可能である。
【００５６】
本実施の形態は、制御用特徴量として信号対雑音比を用い、これにより音声認識に用いる語彙辞書及び文法の双方を制御するようにしたものである。
【００５７】
音声信号の取込みは、図４の第２の実施の形態と同様に行われる。図６のステップＳ１１において、入力音声信号の制御用特徴量が求められ、ステップＳ１２において、算出した信号対雑音比を予め設定されている閾値と比較する点も第２の実施の形態と同様である。
【００５８】
本実施の形態においては、信号対雑音比が閾値よりも大きい場合には、ステップＳ３１において、ディクテーション用の認識語彙を含む語彙辞書を用いると共にそのための文法を選択する。逆に、信号対雑音比が閾値よりも小さい場合には、ステップＳ３２において、単語認識用の語彙を含む語彙辞書を用いると共にそのための文法を選択する。
【００５９】
このように構成された実施の形態においては、入力音声信号の信号対雑音比に従って、使用する語彙辞書としてディクテーション用か単語認識用かが選択される。信号対雑音比が閾値よりも大きい場合には、大きい認識語彙と汎用的な文法によるディクテーションと呼ばれる大語彙連続音声認識処理が選択される。逆に、信号対雑音比が閾値よりも小さい場合には、機器制御に必要な最低限の小語彙と単語認識のみの文法による音声認識処理が選択される。
【００６０】
これにより、例えばウェアラブル機器の音声認識システムにおいて、周囲の雑音が比較的強かったり、或いは自分自身しか聞こえないような小音量の声で発声したりする場合であっても、機器制御用の単語認識については正確な認識結果を得ることを可能にする。
【００６１】
逆に、周囲の雑音が比較的小さい場合やはっきりとした比較的大きな音量で話をする場合等においては、ディクテーションによって発声内容の全てを音声認識することを可能にする。これにより、会議録システムや自動で日記をつける場合等に有効である。
【００６２】
このように、本実施の形態においても、ユーザが特に操作をすることなく、周囲環境や使用状況に合わせて確実な音声認識を可能とすることができる。
【００６３】
なお、制御用特徴量としては１種類の特徴量を用いるだけでなく、複数種類の特徴量を組み合わせて用いてもよい。例えば、信号対雑音比と音量とを求め、これらの値に重み付けを付して、制御用特徴量として用いるようにしてもよい。
【００６４】
また、上記各実施の形態では語彙辞書と文法を制御用特徴量に対して設定する際に、前記二つが必ず同期して設定されねばならないということに限定しない。例えば一次元の制御用特徴量に対し、閾値が二つＡとＢあって、音声認識のタスクは連続数字認識とする。このとき、制御用特徴量がＡ以下なら、各数字一通りの読みを語彙として文法は五桁まで、ＡとＢの間なら文法はそのままで語彙は数字のゼロを「まる」や「れい」といった別読みを許して語彙を増やし、Ｂ以上なら別読みも認めた語彙で文法も１１桁まで許すといった処理も考えられる。
【００６５】
更に、上記各実施の形態は、制御用特徴量以外のパラメータを用いて、音声認識を制御する例に適用することも可能である。図７はこの場合の処理を説明するための説明図である。
【００６６】
上記各実施の形態においては、制御用特徴量と閾値とを比較して認識語彙等を切換える例を説明したが、認識語彙の各要素に対応するパラメータによって認識に用いるか否かを制御するようにしてもよい。図７は認識語彙に対するパラメータを表している。
【００６７】
図７において、「電源オン」、「機能呼び出し」は、図２の例で挙げた音声認識システムの認識語彙を示している。そして、各認識語彙毎に音声認識に用いるか否かを表すパラメータが、例えば図１の記憶領域部１２等に記憶されている。なお、図７では、認識に用いる場合には○印で示し、用いない場合には×印で示している。即ち、図７では、「電源オン」の音声入力については音声認識し、「機能呼び出し」の音声入力は音声認識しないことを示している。
【００６８】
なお、図７は概念を示したもので、実際には、認識語彙の要素に対するパラメータはメモリ上での電気的な値等で処理される。パラメータの値は変更可能であり、状況に応じて認識に使う要素と使わない要素とを切換え制御することができる。
【００６９】
また、パラメータとして、制御用特徴量に対する閾値を設定することも可能である。即ち、閾値をパラメータとして、ユーザや高次のエージェントが他の機器やセンサからの入力に応じて語彙辞書及び文法を適宜設定可能とすることにより、一層実用的な認識が可能となる。例えば図４で説明した実施の形態において、ハムノイズの強さで室内か屋外か判定する場合に、部屋によってはそれほどハムノイズが検出されない場合もある。画像センサのような音声以外のセンサからの情報によって、上記各実施の形態における音声認識装置以外のシステムで現在の状況が室内か屋外かを判断し、その結果を受けて、音声認識装置の閾値が前記画像センサの判断と同様になるように閾値を適応的に変えていく。変え方としては誤り訂正学習のような一般的な学習法で可能であり、ここではその詳細は省略する。さらにこのようなパラメータはユーザ自身が設定することもできても構わない。設定の方法としては一般的なユーザ・インタフェースで実現出来るものとする。これらのように、制御用特徴量以外のパラメータも関与させることで、より周囲環境や使用状況にあった音声認識を可能とする。
【００７０】
更に、上記各実施の形態は制御特徴量による語彙辞書や文法の設定結果について、どのような設定をしたかの情報を音声認識装置外に出力することができる。この本発明の第５の実施の形態について図８を用いて説明する。図８において図４と同一のステップには同一符号を付して説明を省略する。本実施の形態は図１と同様のハードウェア構成によって実現可能である。
【００７１】
本実施の形態においては、図５の実施の形態と同様な制御用特徴量と文法を用いることにする。音声の取り込みから信号対雑音比と閾値を比較するところまでは前述の図５の説明と同じである。そして比較するステップＳ１２の結果に対して文法を適切に設定するステップＳ４１、音声認識を実行するステップＳ１５、認識結果を出力するステップＳ１６についてはこれまでの実施の形態と同様であるので省略する。本実施の形態では、比較するステップＳ１２の結果を受けて、ＣＰＵ１１で出力内容を決定する。ここでは信号対雑音比が閾値より大きかったため１１桁文法の連続音声認識をすることになったので、「電話番号を全桁発声して下さい」というメッセージと、それに伴う音声メッセージをステップＳ４２において生成するものとする。これらのメッセージは予め記憶領域部１２にあるものを呼び出してもよいし、信号処理部１３を利用して音声合成等をしてもよいものとする。他にもメッセージ生成法は考えられるがここでは詳細は省略する。前記生成されたメッセージはステップＳ４３において、通信部１４によって音声認識システム外に伝えられる。その結果、音声認識システムの組み込まれたウェアラブル・コンピュータ２５は、適当なタイミングで、音声認識システムがどのような入力を受け付けるかをユーザに伝えることが出来る。
【００７２】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、周囲の環境や使用状況に応じて語彙辞書及び認識語彙の結びつきを規定する文法を自動的に設定することができるという効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る音声認識装置を示すブロック図。
【図２】図１の構成をウェアラブルの音声認識装置に適用した例を示す説明図。
【図３】第１の実施の形態の動作を説明するためのフローチャート。
【図４】本発明の第２の実施の形態に係る音声認識方法を示すフローチャート。
【図５】本発明の第３の実施の形態に係る音声認識方法を示すフローチャート。
【図６】本発明の第４の実施の形態に係る音声認識方法を示すフローチャート。
【図７】認識語彙に対するパラメータを示す説明図。
【図８】本発明の第５の実施の形態の動作を説明するためのフローチャート。
【符号の説明】
Ｓ１…特徴量の取得処理、Ｓ２…語彙辞書の選択処理、Ｓ３…文法の選択処理、Ｓ４…音声認識処理、Ｓ５…音声認識結果の出力処理。
【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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【図８】
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