(57)【要約】【課題】短い語句を精度良く認識する。【解決手段】音声入力部１は認識する語句を含む音声を入力してデータを出力し、音韻列算出部２は出力されたデータから認識音韻列を算出し、語句パターン生成部５はサブワード辞書３と単語辞書４を参照して語句パターンを生成し、誤り回復部７は語句パターンと認識音韻列との尤度を、差分表６の差分モデルを使用して計算し、語句選択部８は最も尤度の高い語句パターンを選択し入力された語句を選択する。【選択図】　　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識する語句を含む音声を入力してデータを出力する音声入力部と、
上記音声入力部から出力されたデータから認識音韻列を算出する音韻列算出部と、
表記文字列と音韻列の対応の最小単位であるサブワードを記憶しているサブワード辞書と、
上記サブワードにより構成される単語情報を記憶している単語辞書と、
上記単語辞書と上記サブワード辞書を参照して語句パターンを生成する語句パターン生成部と、
上記認識音韻列の誤り傾向を示す差分モデルを記憶している差分表と、
上記語句パターン生成部により生成された語句パターンと、上記音韻列算出部により算出された認識音韻列との尤度を、上記差分表に記憶されている差分モデルを使用して計算する誤り回復部と、
上記語句パターン生成部により生成された語句パターンの中から、上記誤り回復部により計算された最も尤度の高い語句パターンを選択し入力された語句を選択する語句選択部とを備えた音声認識装置。
【請求項２】
差分表に記憶されている差分モデルが、語句の音韻列に対応する標準音韻列が認識音韻列に対応する最適音韻列に誤認識される対数尤度を保有し、
誤り回復部が、語句パターン生成部により生成された語句パターンと音韻列算出部により算出された認識音韻列に前方一致する差分モデルの対数尤度に基づき尤度を計算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】
語句パターン生成部が、サブワード辞書から表記が同じで発音が異なるサブワードを検索して語句パターンを生成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】
サブワード辞書に長音の表記に対する長音符号を登録し、
語句パターン生成部が、上記サブワード辞書に登録されている長音符号を検索した際に、前接のサブワードの最終音韻を長音のサブワードの発音にコピーして語句パターンを生成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５】
サブワード辞書に音韻列の繰り返しの表記に対する繰り返し符号を登録し、
語句パターン生成部が、上記サブワード辞書に登録されている繰り返し符号を検索した際に、前接のサブワードの発音をコピーした濁音化しない音韻列、又は前接のサブワードの発音を濁音化した音韻列を生成して、語句パターンを生成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６】
サブワード辞書に無表記サブワードに対する無表記符号を登録し、
語句パターン生成部が、上記サブワード辞書に登録されている無表記符号を検索した際に、無表記符号を語句としてスキップして語句パターンを生成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７】
サブワード辞書に無発音サブワードに対する無発音符号を登録し、
語句パターン生成部が、上記サブワード辞書に登録されている無発音符号を検索した際に、無発音符号を語句としてスキップして語句パターンを生成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８】
認識する語句を含む音声を入力してデータを出力する第１のステップと、
上記第１のステップで出力されたデータから認識音韻列を算出する第２のステップと、
表記文字列と音韻列の対応の最小単位であるサブワードと、上記サブワードにより構成される単語情報を参照して語句パターンを生成する第３のステップと、
上記第３のステップで生成された語句パターンと、上記第２のステップで算出された認識音韻列との尤度を、上記認識音韻列の誤り傾向を示す差分モデルを使用して計算する第４のステップと、
上記第３のステップで生成された語句パターンの中から、上記第４のステップで計算された最も尤度の高い語句パターンを選択し入力された語句を選択する第５のステップとを備えた音声認識方法。
【請求項９】
音声により語句を入力して認識するコンピュータに、
認識する語句を含む音声を入力してデータを出力する第１の手順と、
上記第１の手順で出力されたデータから認識音韻列を算出する第２の手順と、
表記文字列と音韻列の対応の最小単位であるサブワードと、上記サブワードにより構成される単語情報を参照して語句パターンを生成する第３の手順と、
上記第３の手順で生成された語句パターンと、上記第２の手順で算出された認識音韻列との尤度を、上記認識音韻列の誤り傾向を示す差分モデルを使用して計算する第４の手順と、
上記第３の手順で生成された語句パターンの中から、上記第４の手順で計算された最も尤度の高い語句パターンを選択し入力された語句を選択する第５の手順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】
この発明は音声により語句を入力して認識する音声認識装置、音声認識方法及び音声認識プログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
音声による語句の入力はキーボードを使わない入力手段として有用である。特に、キーボードを持たない携帯情報端末等では、音声入力は、ペンを用いた手書き文字入力やソフトキーボードによる仮名漢字変換のような入力方式よりも、速く楽に入力する手段として注目されている。
【０００３】
音声を精度よく認識するためには単語辞書を用いる方式が研究されている。例えば特開２００１−４２８９０公報には、単語や句の情報を単語辞書に記憶し、これらの単語や句を対象として限定した音声認識をすることにより、精度良く認識することができる技術が開示されている。以下で使用する専門用語は、中川聖一著：「確率モデルによる音声認識」社団法人電子情報通信学会，昭和６３年７月１日（以下、教科書）に示される用語を用いるものとする。
【０００４】
図１２は従来の音声認識装置の構成を示すブロック図である。図において、１１は入力した音声を電気信号に変換しアナログデータとして出力するマイク等の音声入力部、１２は音声入力部１１から出力されたアナログデータをＡ／Ｄ変換して量子化した後、スペクトル分析し、音韻列単位に分離した認識結果を連接して認識音韻列として算出する音韻列算出部である。
【０００５】
また、図１２において、１３は音韻列算出部１２により算出された認識音韻列等の情報を記憶するＲＡＭ等の記憶部、１４は語句に関する発音の音韻列を予め記憶している音声認識リソース、１５は記憶部１３に記憶されている認識音韻列と、音声認識リソース１４に予め記憶されている語句に関する発音の音韻列とを比較して、最も類似する語句を算出する語句認識部、１６は語句認識部１５により算出された最も類似する語句を表示する表示部である。
【０００６】
次に動作について説明する。
図１３は従来の音声認識装置の処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳＴ２０１において、音声入力部１１は音声を入力し、ステップＳＴ２０２において、音声入力部１１は入力された音声を電気信号に変換しアナログデータとして出力する。
【０００７】
ステップＳＴ２０３において、音韻列算出部１２は音声入力部１１からのアナログデータをＡ／Ｄ変換して量子化した後、スペクトル分析し、音韻列単位に分離した認識結果を連接して認識音韻列として算出し記憶部１３に記憶する。
【０００８】
ステップＳＴ２０４において、語句認識部１５は、記憶部１３に記憶されている認識音韻列と、音声認識リソース１４に予め記憶されている語句に関する発音の音韻列とを比較して、例えば、上記教科書に示されるテンプレートマッチングやＤＰマッチング等を使用して最も類似する最尤の語句を算出して記憶部１３に記憶する。
【０００９】
ステップＳＴ２０５において、表示部１６は記憶部１３に記憶されている最尤の語句を表示する。このようにして、所望の語句を音声により入力することができる。
【００１０】
このようにして、所望の語句を音声により入力することができるが、短い語句では、同じ発音に対する表記の候補数が多くなるため、限定が効きにくくなり認識の精度は低くなる傾向がある。また、音声認識では、１００％発音を正しく認識することが困難であるため、発音の一部を誤ってしまう場合がある。短い単語では、一部の誤りが致命的となり、ＤＰマッチ等のマッチング処理をしても正解を得ることが困難になる。
【００１１】
これを解決するための方式として、特開平１１−２４２５８２号公報に示されるように、複数の属性情報を入力し、候補数を絞り込む方式が提案されている。例えば、「しょく」，「うえる」，「きへん」等と順に発声し、これらのそれぞれの限定条件に合致する「植」という語句を最終的に得るものである。しかし、この方式では、通常の人間同士の会話ではあり得ない属性情報を並べなければならないといった心理的圧迫をユーザに強要するという問題があると共に、それぞれの語句に対して、限定条件である属性を全て付与して辞書に記憶しておかなければならない。一方、特に携帯端末等では記憶容量が少ないため、記憶容量の増加は極力避けなければならない。
【００１２】
また、特開平８−６９４０号公報では、第１の音声パターンと第２の音声パターンの組み合わせを構文解析により分離し、これらを限定条件として候補数を絞り込む方式が提案されている。例えば、「さんずいのかわ」で「河」、「さんぼんのかわ」で「川」といった具合に候補を絞る。この方式においても第１の音声パターンに加えて１つ以上の第２の音声パターンを登録しなければならないため、多くの記憶容量を消費してしまう。特に単語辞書を用いて単語認識を行なう場合においては、単語辞書以外に余計な記憶領域を必要とする。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
従来の音声認識装置は以上のように構成されているので、短い語句を精度良く認識することが困難であるという課題があった。
また、短い語句の認識の精度を向上させるためには、辞書に登録する情報量が多くなるという課題があった。
【００１４】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、短い語句を精度良く認識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得ることを目的とする。
また、辞書に登録する情報量を低減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得ることを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る音声認識装置は、単語辞書とサブワード辞書を参照して語句パターンを生成する語句パターン生成部と、認識音韻列の誤り傾向を示す差分モデルを記憶している差分表と、生成された語句パターンと、音韻列算出部により算出された認識音韻列との尤度を差分モデルを使用して計算する誤り回復部と、生成された語句パターンの中から最も尤度の高い語句パターンを選択し入力された語句を選択する語句選択部とを備えたものである。
【００１６】
この発明に係る音声認識装置は、誤り回復部が生成された語句パターンと算出された認識音韻列に前方一致する差分モデルの対数尤度に基づき尤度を計算するものである。
【００１７】
この発明に係る音声認識装置は、語句パターン生成部がサブワード辞書から表記が同じで発音が異なるサブワードを検索して語句パターンを生成するものである。
【００１８】
この発明に係る音声認識装置は、語句パターン生成部が、サブワード辞書に登録されている長音符号を検索した際に、前接のサブワードの最終音韻を長音のサブワードの発音にコピーして語句パターンを生成するものである。
【００１９】
この発明に係る音声認識装置は、語句パターン生成部が、サブワード辞書に登録されている繰り返し符号を検索した際に、前接のサブワードの発音をコピーした濁音化しない音韻列、又は前接のサブワードの発音を濁音化した音韻列を生成して、語句パターンを生成するものである。
【００２０】
この発明に係る音声認識装置は、語句パターン生成部が、サブワード辞書に登録されている無表記符号を検索した際に、無表記符号を語句としてスキップして語句パターンを生成するものである。
【００２１】
この発明に係る音声認識装置は、語句パターン生成部が、サブワード辞書に登録されている無発音符号を検索した際に、無発音符号を語句としてスキップして語句パターンを生成するものである。
【００２２】
この発明に係る音声認識方法は、表記文字列と音韻列の対応の最小単位であるサブワードと、サブワードにより構成される単語情報を参照して語句パターンを生成するステップと、生成された語句パターンと算出された認識音韻列との尤度を、認識音韻列の誤り傾向を示す差分モデルを使用して計算するステップと、生成された語句パターンの中から、計算された最も尤度の高い語句パターンを選択し入力された語句を選択するステップとを備えたものである。
【００２３】
この発明に係る音声認識プログラムは、音声により語句を入力して認識するコンピュータに、表記文字列と音韻列の対応の最小単位であるサブワードと、サブワードにより構成される単語情報を参照して語句パターンを生成する手順と、生成された語句パターンと算出された認識音韻列との尤度を、認識音韻列の誤り傾向を示す差分モデルを使用して計算する手順と、生成された語句パターンの中から計算された最も尤度の高い語句パターンを選択し入力された語句を選択する手順とを実行させるものである。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による音声認識装置の構成を示すブロック図である。図において、１は認識する語句を含む音声を入力し電気信号に変換してアナログデータとして出力するマイク等の音声入力部、２は音声入力部１から出力されたアナログデータをＡ／Ｄ変換して量子化した後、スペクトル分析し、音韻列単位に分離した認識結果を連接して認識音韻列として算出する音韻列算出部である。
【００２５】
また、図１において、３は表記文字列と音韻列の対応の最小単位であるサブワードを、サブワード番号を付して記憶しているサブワード辞書、４はサブワード辞書３に記憶されているサブワード番号を組合わせたサブワード番号列により構成される単語情報を記憶している単語辞書、５は単語辞書４とサブワード辞書３を参照して語句パターンを生成する語句パターン生成部である。
【００２６】
さらに、図１において、６は認識音韻列の誤り傾向を示す差分モデルを記憶している差分表、７は語句パターン生成部５により生成された語句パターンと、音韻列算出部２により算出された認識音韻列との尤度を、差分表６に記憶されている差分モデルを使用して計算する誤り回復部、８は語句パターン生成部５により生成された語句パターンの候補の中から誤り回復部７により計算された最も尤度の高い語句パターンを選択し入力された語句を選択する語句選択部、９は語句選択部８により選択された語句を表示する表示部である。
【００２７】
さらに、図１において、１０は音韻列算出部２により算出された認識音韻列、語句パターン生成部５により生成された語句パターン、誤り回復部７が尤度を計算する際の計算過程、語句選択部８により選択された語句を記憶するＲＡＭ等の記憶部である。
【００２８】
この実施の形態１では、サブワード辞書３を備え、単語や句をより小さな単位で分割したサブワードという単位を定義する。サブワードは表記文字列と音韻列の対応の最小単位である。例えば、「三菱電機は流石だ｛みつびしでんきはさすがだ｝」（ｍｉｃｕｂｉｓｉｄｅＮｋｉｗａｓａｓｕｇａｄａ）という句は、「三」（ｍｉｃｕ），「菱」（ｂｉｓｉ），「電」（ｄｅＮ），「機」（ｋｉ），「は」（ｗａ），「流石」（ｓａｓｕｇａ），「だ」（ｄａ）という７つのサブワードから構成される。このとき、「　」内は表記文字列を示し、｛　｝内は読み文字列、（　）内は対応する発音を音韻列で表現したものである。単漢字では「流石」は「流」と「石」に分割できるが、単漢字に分割してしまうと（ｓａｓｕｇａ）という読みに対応できなくなるので最小単位ではない。この点は単漢字とは異なっている。
【００２９】
図２はサブワード辞書３の一例を示す図である。図に示すように、サブワード辞書３は、サブワードの表記の情報と対応する発音の音韻列を、サブワード番号を付して記憶しており、この実施の形態１では、サブワード辞書３の通し番号がサブワード番号となっている。
【００３０】
音声入力部１への文字列の入力は、語句とその語句を分解したサブワード列の指定により行なう。例えば、「楚」という文字を入力する場合に、「四面楚歌｛しめんそか｝」という語句の一部であることから、「ｓｉｍｅＮｓｏｋａｎｏｓｏ」と発声し、語句「四面楚歌」のうちのサブワード列「楚」の表記文字を入力する。このとき「ｎｏ」は、語句とサブワード列の境界を示す区切りである。区切りは「ｎｏ」だけではなく他の表現でも良いし、語句とサブワード列の間のみでなく前後に接続しても良い。
【００３１】
図３は単語辞書４の一例を示す図である。単語辞書４は単語情報を記憶し、図に示すように、単語情報はサブワード辞書３に記憶されているサブワード番号を組合わせたサブワード番号列により構成される。サブワード番号は、該当サブワードをユニークに示すコードで、サブワード辞書３の文字コード順の番号でも良いし、単語辞書４が小さくなるようにＨｕｆｆｍａｎ符号等を用いても良い。
【００３２】
例えば「四面楚歌」（ｓｉｍｅＮｓｏｋａ）は、「ｓｉ　四」，「ｍｅＮ　面」，「ｓｏ　楚」，「ｋａ　歌」の４つのサブワードで表され、「３０９２，７１０３，４０６３，１１０２」というサブワード番号列により記憶する。このように実装することで単語をサブワードに分割することができる上に、同一サブワードをサブワード番号で表現するため、単純に単語を記憶するより少ない記憶容量で実装することが可能となる。
【００３３】
差分表６は認識音韻列のそれぞれの音韻列がどのくらいの確率で他の音韻列に誤っているかを表す混同確率の表で、阿部他：「認識誤り傾向の確率モデルを用いた２段階探索法による大語彙連続音声認識」、電子情報通信学会論文誌Ｄ−ＩＩ，ＶｏｌＪ８３−Ｄ−ＩＩ　Ｎｏ１２，ｐｐ．２５４５−２５５３（２０００−１２）に示される差分モデルのうち確率が０のものを省略して記憶容量の効率化を図ったものである。
【００３４】
図４は差分表６に記憶されている差分モデルの一例を示す図である。図において、標準音韻列は語句の音韻列に対応し、最適音韻列は認識音韻列に対応する。対数尤度は標準音韻列が最適音韻列に誤認識される対数確率であり、この対数尤度の値が大きいほど、誤認識されにくいことを示している。
【００３５】
次に動作について説明する。
図５はこの発明の実施の形態１による音声認識装置の処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳＴ１１において、音声入力部１は認識する語句を含む音声を入力し、ステップＳＴ１２において、音声入力部１は入力した音声を電気信号に変換しアナログデータとして出力する。ここでは、「おんせえのせえ」と発声した音声を入力するものとする。
【００３６】
ステップＳＴ１３において、音韻列算出部２は、音声入力部１からのアナログデータをＡ／Ｄ変換して量子化した後、スペクトル分析し、音韻列単位に分離した結果を認識音韻列として算出し記憶部１０に記憶する。この実施の形態では、「おんせえのせえ」の入力音声に対し、認識音韻列「ｏｕｓｕｅｎｏｓｕｅ」（おうすえのすえ）が記憶部１０に記憶されたものとする。また、記憶部１０上に最尤の語句とその尤度を記憶するようにし、この段階では、最尤の語句はヌルストリング“　”，その尤度は−∞として初期化する。
【００３７】
ステップＳＴ１４において、語句パターン生成部５は単語辞書４に記憶されている全ての単語について語句パターン展開処理を終了したかチェックする。全ての単語について処理が終了していれば、ステップＳＴ２１に処理を移行し、未処理の単語が残っていれば、ステップＳＴ１５に処理を移行する。ここでは、まだ、語句パターン展開処理をした単語はないので、ステップＳＴ１５に処理を移行する。
【００３８】
ステップＳＴ１５において、語句パターン生成部５は、語句パターンの尤度を０に初期化する。また、記憶部１０にワークエリアを新たに確保し、ワーク語句パターンの尤度を−∞に初期化する。そして、語句パターン生成部５は単語辞書４を検索し、単語辞書４に記憶されているサブワード番号列を順次読み込んで記憶部１０に記憶する。ここでは、例えば、語句パターン生成部５は、図３に示す単語辞書４の先頭に記憶されているサブワード番号列「２０７６，１０４１９」を読み込んで記憶部１０に記憶する。
【００３９】
ステップＳＴ１６において、語句パターン生成部５は、記憶部１０に記憶されているサブワード番号列のそれぞれのサブワード番号に基づき、サブワード辞書３よりサブワードを検索する。ここでは、例えば、図２に示すサブワード辞書３より、サブワード番号「２０７６」に対応するサブワード「ｏ　汚」と、サブワード番号「１０４１９」に対応するサブワード「ｓｅＮ　染」を得る。
【００４０】
ステップＳＴ１７において、語句パターン生成部５は検索したサブワードから語句パターンを生成して記憶部１０に記憶する。この語句パターンは、区切りを「ｎｏ」にして、例えば次に示すように、「ＡｎｏＢ　Ｃ　Ｄ」という形式をとるものとする。ここで、Ａは単語全体の音韻列を示し、ＢはＡの部分サブワードに対応する音韻列を示し、Ｃは入力対象となる文字列で部分サブワードの表記を示し、Ｄは語句パターンの尤度を示している。
「ｏｓｅＮｎｏｏ　汚　０」
【００４１】
また、以下で説明するように、例えば下記の語句パターンも同様にして生成される。
「ｏｓｅＮｎｏｓｅＮ　染　０」
「ｏＮｓｅｅｎｏｏＮ　音　０」
「ｏＮｓｅｅｎｏｓｅｅ　声　０」
【００４２】
ステップＳＴ１８において、誤り回復部７は記憶部１０に記憶されている語句パターンの尤度を、差分表６に記憶されている差分モデルを使用して算出する。図６は図５のステップＳＴ１８の語句パターンの尤度の算出の詳細処理を示すフローチャートであり、上記語句パターンが生成されると、次々と図６のステップＳＴ３１のサブルーチン呼び出しを行なう。
【００４３】
図６のステップＳＴ３２において、誤り回復部７は、語句パターンから音韻列を取り出し、記憶部１０にワークエリアを新たに確保し、取り出した音韻列をワーク音韻列としてワークエリアにコピーし、音韻列算出部２が算出した認識音韻列をワーク認識音韻列としてワークエリアにコピーする。ここでは、例えば、語句パターン「ｏｓｅＮｎｏｏ　汚０」から音韻列「ｏｓｅＮｎｏｏ」を取り出してワーク音韻列としてワークエリアにコピーし、音韻列算出部２が算出した認識音韻列「ｏｕｓｕｅｎｏｓｕｅ」をワーク認識音韻列としてワークエリアにコピーする。
【００４４】
ステップＳＴ３３において、誤り回復部７は記憶部１０にワークエリアを新たに確保し、語句パターンの尤度をワーク尤度としてワークエリアにコピーする。ここでは、誤り回復部７は図５のステップＳＴ１５で初期化された語句パターンの尤度０をワーク尤度としてワークエリアにコピーする。
【００４５】
ステップＳＴ３４において、誤り回復部７は、差分表６の全てのサブモデルの音韻列について差分を計算したか、すなわち、以下のステップＳＴ３５〜ＳＴ３９の処理をしたかをチェックし、計算済であればステップＳＴ４０の処理に移行し、計算が済んでいなければステップＳＴ３５の処理に移行する。ここでは、音韻列の差分の計算はまだ行なっていないので、ステップＳＴ３５の処理に移行する。
【００４６】
ステップＳＴ３５において、誤り回復部７は、差分表６に記憶されている差分モデルを参照し、差分モデルの標準音韻列と最適音韻列が、それぞれワーク音韻列とワーク認識音韻列に前方一致する差分モデルが存在するかをチェックし、存在すればステップＳＴ３６の処理に移行し、存在しなければステップＳＴ４０の処理に移行する。この例では、ワーク音韻列は「ｏｓｅＮｎｏｏ」、ワーク認識音韻列は「ｏｕｓｕｅｎｏｓｕｅ」であるため、差分表６に記憶されている差分モデルでは以下の候補が前方一致する。
「ｏ／ｏ」　　対数尤度「−０．２１０７３９」
【００４７】
ステップＳ３６において、誤り回復部７は、残りの音韻列について再帰的に処理するために、それぞれ差分表６の差分モデルに前方一致する音韻列をワーク音韻列及びワーク認識音韻列から削除し、ワーク尤度に差分モデルの対数尤度の値を加算する。すなわち、ワーク尤度「０」に対数尤度「−０．２１０７３９」を加算する。この例では、ワーク音韻列「ｓｅＮｎｏｏ」、ワーク認識音韻列「ｕｓｕｅｎｏｓｕｅ」、ワーク尤度「−０．２１０７３９」となる。このようにして、誤り回復部７は、音韻列の１音韻列に対応する認識音韻列の一部分の音韻列の対数尤度を計算する。
【００４８】
ステップＳＴ３７において、誤り回復部７は、音韻列と認識音韻列の全ての対応関係を生成するために、ワーク音韻列、ワーク認識音韻列、ワーク尤度をそれぞれ新しい音韻列、認識音韻列、尤度として自分自身のサブルーチン（ステップＳＴ３１）の再帰呼び出しを行なう。そして、ステップＳＴ３２〜ＳＴ３６の処理を、対応する音韻列がなくなるまで繰り返し、対応する音韻列がなくなるとステップＳＴ３８に移行する。
【００４９】
ステップＳＴ３８において、誤り回復部７は、ワーク音韻列、ワーク認識音韻列の両方がヌルになったどうかを確認し、ヌルであればステップＳＴ３９の処理に移行し、ヌルでなければステップＳＴ３４の処理に移行する。この例ではヌルではないので、処理はステップＳＴ３４の処理に移行する。このようにして、ワーク音韻列、ワーク認識音韻列の両方がヌルになるまで処理が進められる。
【００５０】
例えば、ワーク音韻列「ｓｅＮｎｏｏ」、ワーク認識音韻列「ｕｓｕｅｎｏｓｕｅ」、ワーク尤度「−０．２１０７３９」に対して、差分表６に記憶されている差分モデルでは、「ｓｅ／ｕ，ｓｕ」の候補が前方一致するので、「ｓｅ／ｕ，ｓｕ」の対数尤度「−３．９３７７６１」をワーク尤度「−０．２１０７３９」に加算し、ワーク音韻列「Ｎｎｏｏ」、ワーク認識音韻列「ｅｎｏｓｕｅ」、ワーク尤度「−０．２１０７３９−３．９３７７６１」とする。
【００５１】
そして、ワーク音韻列「Ｎｎｏｏ」、ワーク認識音韻列「ｅｎｏｓｕｅ」、ワーク尤度「−０．２１０７３９−３．９３７７６１」に対して、差分表６に記憶されている差分モデルでは、「Ｎ／ｅ」の候補が前方一致するので、「Ｎ／ｅ」の対数尤度「−４．９２７０７」をワーク尤度「−０．２１０７３９−３．９３７７６１」に加算し、ワーク音韻列「ｎｏｏ」、ワーク認識音韻列「ｎｏｓｕｅ」、ワーク尤度「−０．２１０７３９−３．９３７７６１−４．９２７０７」とする。
【００５２】
さらに、ワーク音韻列「ｎｏｏ」、ワーク認識音韻列「ｎｏｓｕｅ」、ワーク尤度「−０．２１０７３９−３．９３７７６１−４．９２７０７」に対して、差分表６に記憶されている差分モデルでは、「ｎｏ／ｎｏ」の候補が前方一致するので、「ｎｏ／ｎｏ」の対数尤度「−０．２４７２０１」をワーク尤度「−０．２１０７３９−３．９３７７６１−４．９２７０７」に加算し、ワーク音韻列「ｏ」、ワーク認識音韻列「ｓｕｅ」、ワーク尤度「−０．２１０７３９−３．９３７７６１−４．９２７０７−０．２４７２０１」とする。
【００５３】
さらに、ワーク音韻列「ｏ」、ワーク認識音韻列「ｓｕｅ」、ワーク尤度「−０．２１０７３９−３．９３７７６１−４．９２７０７−０．２４７２０１」に対して、差分表６に記憶されている差分モデルでは、「ｏ／ｓｕ，ｅ」の候補が前方一致するので、「ｏ／ｓｕ，ｅ」の対数尤度「−６．１７６９１」をワーク尤度「−０．２１０７３９−３．９３７７６１−４．９２７０７−０．２４７２０１」に加算し、ワーク音韻列「ヌル」、ワーク認識音韻列「ヌル」、ワーク尤度「−０．２１０７３９−３．９３７７６１−４．９２７０７−０．２４７２０１−６．１７６９１＝−１５．４９９６８１」とする。
【００５４】
このようにして、ステップＳＴ３８で、ワーク音韻列が「ヌル」、ワーク認識音韻列が「ヌル」になると、ステップＳＴ３９の処理に移行する。
【００５５】
ステップＳＴ３９において、誤り回復部７は、ワーク音韻列、ワーク認識音韻列の両方がヌルになったときのワーク語句パターンの尤度と、今までに記録されていたワーク尤度を比較して大きい方を、語句パターンの最大の尤度として記憶部１０に記憶する。ここでは、図５のステップＳＴ１５で初期化されたワーク語句パターンの尤度「−∞」と、ワーク尤度「−１５．４９９６８１」を比較して、大きい方の「−１５．４９９６８１」を語句パターンの最大の尤度として記憶部１０に記憶する。
【００５６】
このように、音韻列「ｏｓｅＮｎｏｏ」、認識音韻列「ｏｕｓｕｅｎｏｓｕｅ」がそれぞれ差分表の差分モデルにより「ｏ／ｏ　ｓｅ／ｕ，ｓｕ　Ｎ／ｅ　ｎｏ／ｎｏ　ｏ／ｓｕ，ｅ」に対応付けられ、語句パターンの尤度はそれぞれの値の和として計算された「−１５．４９９６８１」となる。
【００５７】
ステップＳＴ３９の処理を終了すると、ステップＳＴ３４に戻り、差分表６の全ての差分モデルについて、ステップＳＴ３５〜ＳＴ３９の処理がなされたかがチェックされる。例えば、音韻列「ｏｓｅＮｎｏｏ」、認識音韻列「ｏｕｓｕｅｎｏｓｕｅ」がそれぞれ差分表の差分モデルにより「ｏ／ｏ，ｕ　ｓｅ／ｓｕ　Ｎ／ｅ　ｎｏ／ｎｏ　ｏ／ｓｕ，ｅ」に対応付けられ、語句パターンの尤度が計算される。ここでは、全ての差分モデルの組み合わせについて、語句パターンの尤度を評価しているが、動的計画法等の高速な方式を用いても良い。このようにして語句パターンの尤度を算出し、差分表６の全ての差分モデルについて、ステップＳＴ３５〜ＳＴ３９の処理がなされた場合には、ステップＳＴ４０に移行して図５のステップＳＴ１８の処理を終了する。
【００５８】
図５のステップＳＴ１９において、語句選択部８は、語句パターンの尤度と記憶部１０に記憶されている尤度を比較し、大きい方の尤度と語句を記憶部１０に記憶する。この例では、語句パターン「ｏｓｅＮｎｏｏ　汚　−１５．４９９６８１」の尤度「−１５．４９９６８１」と初期化されている語句の尤度−∞とが比較され、−１５．４９９６８１の方が大きいため、「汚」が最尤の尤度「−１５．４９９６８１」の語句として記憶部１０に記憶される。
【００５９】
ステップＳＴ２０において、語句パターン生成部５はサブワード列の全てのサブワードを語句としたかチェックする。全てのサブワードを処理していれば、処理をステップＳＴ１４に戻し、そうでなければ、処理をステップＳＴ１６に戻す。この例では、処理がステップＳＴ１６に戻され、語句パターン生成部５は次に「ｏｓｅＮｎｏｓｅＮ　染　０」の語句パターンを生成し、誤り回復部７は同様にして語句パターンの尤度を算出し、処理はステップＳＴ１４に戻る。
【００６０】
さらに、次には、ステップＳＴ１５〜ＳＴ２０の処理が繰り返され、語句パターン生成部５は、単語辞書４及びサブワード辞書３から、サブワード番号「２２２５」に対応するサブワード「ｏＮ　音」と、サブワード番号「１００１３」に対応するサブワード「ｓｅｅ　声」を検索し、語句パターン「ｏＮｓｅｅｎｏｏＮ　音　０」を生成し、誤り回復部７は同様にして語句パターンの尤度を算出する。さらに、語句パターン生成部５は、語句パターン「ｏＮｓｅｅｎｏｓｅｅ　声　０」を生成し、誤り回復部７は同様にして語句パターンの尤度「−１３．６１８９１」を算出し、語句選択部８は最尤の語句である「声」を選択して記憶部１０に記憶する。
【００６１】
ステップＳＴ２０において、表示部９は記憶部１０に記憶されている、最尤の語句パターンとして算出された語句の対象部分文字列を表示する。この例では、最尤の「声」が表示部９に表示される。
【００６２】
この実施の形態１では、語句はサブワード１語としたが、一連のサブワード列を入力対象の語句としても良い。
【００６３】
以上のように、この実施の形態１によれば、語句パターン生成部５が単語辞書４とサブワード辞書３を参照して語句パターンを生成し、誤り回復部７が生成された語句パターンと音韻列算出部２により算出された認識音韻列との尤度を、差分表６に記憶されている差分モデルを使用して計算し、語句選択部８が誤り回復部７により計算された最尤の語句を選択することにより、正確な表現と発音の対応を復元することができ、短単位の語句を精度良く認識することができるという効果が得られる。
【００６４】
実施の形態２．
この発明の実施の形態２による音声認識装置の構成を示すブロック図は、実施の形態１の図１に示す構成と同一である。
【００６５】
実施の形態１では、入力対象となる語句の発音は単語の発音の一部であった。しかし、「六本木の六」は｛ろっぽんぎのろっ｝（ｒｏＱｐｏＮｇｉｎｏｒｏＱ）とは発音しにくいため、｛ろっぽんぎのろく｝（ｒｏＱｐｏＮｇｉｎｏｒｏｋｕ）等と発音される。また、「六本木の本」は｛ろっぽんぎのぽん｝（ｒｏＱｐｏＮｇｉｎｏｐｏＮ）以外にも「ろっぽんぎのほん」（ｒｏＱｐｏＮｇｉｎｏｈｏＮ）等と発音される場合がある。実施の形態１では、これらの音便化や濁音半濁音化の変化に対応できないが、この実施の形態２では、これらの発声でも対応できるようにするものである。
【００６６】
次に動作について説明する。
図７はこの発明の実施の形態２による音声認識装置の処理の流れを示すフローチャートである。この実施の形態２では、語句パターン展開での処理が実施の形態１とは異なり、図７は図５のステップＳＴ１６の処理をステップＳＴ５１に置き換えたものである。
【００６７】
ステップＳＴ１５において、語句パターン生成部５が単語辞書４から例えば「六本」に対応するサブワード番号列「１７８５２，１６１７３」を検索すると、ステップＳＴ５１において、語句パターン生成部５はこれに対応するサブワードをサブワード辞書３から検索することで、サブワード「１７８５２　六　ｒｏＱ」、「１６１７３　本　ｐｏＮ」を検索すると共に、このサブワード「１７８５２　六　ｒｏＱ」と表記が同じで発音が異なるサブワード「１７８４７　六　ｍｕｃｕ」、「１７８５０　六　ｒｏｋｕ」をサブワード辞書３から検索する。
【００６８】
ステップＳＴ１７において、語句パターン生成部５は検索したサブワードから、以下に示すように語句パターンを生成する。
「ｒｏＱｐｏＮｇｉｎｏｒｏＱ　六　０」
「ｒｏＱｐｏＮｇｉｎｏｍｕｃｕ　六　０」
「ｒｏＱｐｏＮｇｉｎｏｒｏｋｕ　六　０」
【００６９】
実施の形態１と同様にステップＳＴ１８，ＳＴ１９の処理を行い、ステップＳＴ２０において、語句パターン生成部５は全ての部分サブワードについて処理したかをチェックし、全ての部分サブワードの処理が済んでいないときには、ステップＳＴ５１に戻る。
【００７０】
ステップＳＴ１５において、語句パターン生成部５は、サブワード「１６１７３　本　ｐｏＮ」と表記が同じで発音が異なるサブワード「１６１７１　本　ｈｏｎ」をサブワード辞書３から検索する。
【００７１】
ステップＳＴ１７において、語句パターン生成部５は検索したサブワードから、以下に示すように語句パターンを生成する。
「ｒｏＱｐｏＮｇｉｎｏｐｏＮ　本　０」
「ｒｏＱｐｏＮｇｉｎｏｈｏＮ　本　０」
【００７２】
実施の形態１と同様にステップＳＴ１８，ＳＴ１９の処理を行い、ステップＳＴ２０において、語句パターン生成部５は全ての部分サブワードについて処理したかをチェックし、全ての部分サブワードの処理が済んでいるときには、ステップＳＴ１４に戻る。その他の処理は実施の形態１と同様である。
【００７３】
このように、語句パターン生成部５は、語句パターンを展開するとき、部分サブワードのみを語句とするのではなく、サブワード辞書３から部分サブワードと同一の表記で発音が異なるサブワードを検索し、検索したサブワードにより語句パターンを生成して語句の候補とする。
【００７４】
以上のように、この実施の形態２によれば、語句パターン生成部５が語句パターンを展開するとき、部分サブワードのみを語句とするのではなく、部分サブワードと同一の表記で発音の異なるサブワードを語句の候補とすることにより、音便化や濁音化半濁音化等で発声が異なっても、短単位の語句を精度良く認識することができるという効果が得られる。
【００７５】
実施の形態３．
この発明の実施の形態３による音声認識装置の構成を示すブロック図は、実施の形態１の図１に示す構成と同一である。
【００７６】
実施の形態１では、サブワードはそれぞれ発音を音韻列として保持していたが、サブワードの中には長音「ー」のように前のサブワードの発音を伸ばすものがある。長音に全て発音を付与してサブワード辞書３に登録すると、例えば、「モーター」の場合、サブワード辞書３の表記「モー」に対して音韻列が「ｍｏｏ」で、表記「ター」に対して音韻列が「ｔａａ」となり、前接のサブワードの最終音韻に影響されて発音が決まるので、多くの組み合わせをサブワード辞書３に登録しなければならず、サブワード辞書３が巨大になってしまう。この実施の形態３は、サブワード辞書３の登録語数が少なくても、長音が存在する音声の認識を行なうものである。
【００７７】
次に動作について説明する。
サブワード辞書３において、例えば「モーター」に対する表記と音韻列は、表記「モ」に対して音韻列「ｍｏ」、表記「タ」に対して音韻列「ｔａ」が登録され、長音の表記「ー」に対して音韻列「？」の長音符号が登録されている。
【００７８】
図８はこの発明の実施の形態３による音声認識装置の処理の流れを示すフローチャートである。この実施の形態３では、語句パターン展開での処理が実施の形態１とは異なり、図８はステップＳＴ６１の処理を実施の形態１の図５の処理に追加したものである。
【００７９】
図８のステップＳＴ１６で、語句パターン生成部５がサブワード辞書３を検索し、サブワード列中に長音に対応する音韻列である長音符号「？」が存在した場合には、ステップＳＴ６１において、語句パターン生成部５は、長音符号「？」に対し前接のサブワードの最終音韻を長音のサブワードの発音にコピーする。例えば、入力音声が「モーター」の場合に、語句パターン生成部５は、「モ」の音韻列「ｍｏ」の最終音韻「ｏ」をコピーして「ｍｏｏ」とし、「タ」の音韻列「ｔａ」の最終音韻「ａ」をコピーして「ｔａａ」とする。その他の処理は、実施の形態１と同様である。
【００８０】
以上のように、この実施の形態３によれば、語句パターン生成部５は、サブワード列中に長音符号が存在した場合に、前接のサブワードの最終音韻を長音のサブワードの発音にコピーすることにより、サブワード辞書３の登録語数を少なくでき、辞書に登録する情報量を低減することができるという効果が得られる。
【００８１】
実施の形態４．
この発明の実施の形態４による音声認識装置の構成を示すブロック図は、実施の形態１の図１に示す構成と同一である。
【００８２】
実施の形態１では、サブワードはそれぞれ発音を音韻列として保持していたが、表記の中には繰り返し符号である「々」や「ゞ」といった、発音が前接の表記に影響されるサブワードがある。これらを前接の表記との組み合わせで登録すると、膨大な組み合わせのサブワードを登録しなければならず、サブワード辞書３が巨大になってしまうが、この実施の形態４は、サブワード辞書３の登録語数が少なくても、繰り返し符号が存在する音声の認識を行なうものである。
【００８３】
次に動作について説明する。
サブワード辞書３において、例えば「いすゞ｛いすず｝」（ｉｓｕｚｕ）に対する表記と音韻列は、表記「い」に対して音韻列が（ｉ）、表記「す」に対して音韻列が（ｓｕ）が登録され、「ゞ」に対して音韻列（＊）の繰り返し符号が登録されている。また、例えば「月々（つきづき、つきつき）」に対する表記と音韻列は、表記「月」に対して音韻列（ｃｕｋｉ）が登録され、表記「々」に対して音韻列（＊）の繰り返し符号が登録されている。
【００８４】
図９はこの発明の実施の形態４による音声認識装置の処理の流れを示すフローチャートである。この実施の形態４では、語句パターン展開での処理が実施の形態１とは異なり、図９はステップＳＴ７１の処理を実施の形態１の図５の処理に追加したものである。
【００８５】
図９のステップＳＴ１６で、語句パターン生成部５がサブワード辞書３を検索して、サブワード列中に繰り返し符号（＊）が存在した場合に、ステップＳＴ７１において、語句パターン生成部５は、繰り返し符号（＊）に対し、以下のように、前接のサブワードの発音をコピーした濁音化しない候補や、前接のサブワードの発音を濁音化した候補を生成する。
「ヽ」，「ゝ」　　濁音化しない候補を生成
「ヾ」，「ゞ」　　濁音化した候補を生成
「々」　　　　　濁音化しない候補と濁音化した候補の双方を生成
【００８６】
例えば、入力音声が「月々」の場合に、ステップＳＴ１５において、語句パターン生成部５が単語辞書４から「月々」に対応するサブワード列「５１３１，７」を検索し、ステップＳＴ１６において、語句パターン生成部５がこれに対応するサブワードをサブワード辞書３から「５１３７　月　ｃｕｋｉ」と「７　々　＊」を検索する。そして、ステップＳＴ７１において、語句パターン生成部５は、繰り返し符号（＊）に対し、前接のサブワード「月」の音韻列「ｃｕｋｉ」をコピーした濁音化しない「ｃｕｋｉ」と、濁音化した「ｄｕｋｉ」を生成する。
【００８７】
ステップＳＴ１７において、語句パターン生成部５は、以下のように、語句パターンを生成する。その他の処理は、実施の形態１と同様である。
「ｃｕｋｉｃｕｋｉｎｏｃｕｋｉ　月　０」
「ｃｕｋｉｃｕｋｉｎｏｃｕｋｉ　々　０」
「ｃｕｋｉｄｕｋｉｎｏｃｕｋｉ　月　０」
「ｃｕｋｉｄｕｋｉｎｏｄｕｋｉ　々　０」
【００８８】
以上のように、この実施の形態４によれば、語句パターン生成部５は、サブワード列中に繰り返し符号が存在した場合に、前接のサブワードの発音をコピーした濁音化しない候補と、前接のサブワードの発音を濁音化した候補を生成することにより、サブワード辞書３の登録語数を少なくでき、辞書に登録する情報量を低減することができるという効果が得られる。
【００８９】
実施の形態５．
この発明の実施の形態５による音声認識装置の構成を示すブロック図は、実施の形態１の図１に示す構成と同一である。
【００９０】
実施の形態１では、サブワードはそれぞれ発音を音韻列として保持していたが、対応する表記が無いにもかかわらず発音が存在する場合がある。例えば、「熊谷｛くまがや｝」（ｋｕｍａｇａｙａ）の（ｇａ）や「山手｛やまのて｝」（ｙａｍａｎｏｔｅ）の（ｎｏ）に相当する音韻列である。これらの表記を前接のサブワードとの組み合わせでサブワード辞書３に登録すると、組み合わせ爆発によりサブワード辞書３が巨大になってしまう。この実施の形態５では、サブワード辞書３の登録語数が少なくても、これらの無表記サブワードを含む語句を入力できるものである。
【００９１】
次に動作について説明する。
図１０はこの発明の実施の形態５による音声認識装置の処理の流れを示すフローチャートである。この実施の形態５では、語句パターン展開での処理が実施の形態１とは異なり、図１０は実施の形態１の図５のステップＳＴ１７の処理をステップＳＴ８１の処理に置き換えたものである。
【００９２】
ステップＳＴ１５において、語句パターン生成部５は単語辞書４から例えば「山手」に対応するサブワード列「６９６８，１，７８８５」を検索する。ここで、「１」は無表記サブワードを示している。ステップＳＴ１６において、語句パターン生成部５はこれに対応するサブワードをサブワード辞書３から検索することで、「６９６８　山　ｙａｍａ」と「１　＃　ｎｏ」と「７８８５　手　ｔｅ」が検索される。ここで、「＃」は表記が無い無表記符号を示している。
【００９３】
ステップＳＴ８１において、語句パターン生成部５はサブワード列中に無表記符号が存在した場合には、無表記サブワードが認識対象とならないように、無表記符号を語句としてスキップして、下記のように語句パターンを生成する。その他の処理は実施の形態１と同様である。
「ｙａｍａｎｏｔｅｎｏｙａｍａ　山　０」
「ｙａｍａｎｏｔｅｎｏｔｅ　手　０」
【００９４】
以上のように、この実施の形態５によれば、語句パターン生成部５は、サブワード列中に無表記符号が存在した場合に、無表記符号を語句としてスキップして語句パターンを生成することにより、サブワード辞書３の登録語数を少なくでき、辞書に登録する情報量を低減することができるという効果が得られる。
【００９５】
実施の形態６．
この発明の実施の形態６による音声認識装置の構成を示すブロック図は、実施の形態１の図１に示す構成と同一である。
【００９６】
実施の形態１では、サブワードはそれぞれ発音を音韻列として保持していたが、対応する発音が無いにもかかわらず表記が存在する場合がある。例えば、「バスコ〓ダ〓ガマ」の「〓」や「フランシスコ・ザビエル」の「・」等に相当する表記である。これらの表記を組み合わせでサブワード辞書３に登録すると、組み合わせ爆発によりサブワード辞書４が巨大になってしまうが、この実施の形態６では、サブワード辞書３の登録語数が少なくても、これらの無発音サブワードを含む語句を入力できるものである。
【００９７】
次に動作について説明する。
図１１はこの発明の実施の形態６による音声認識装置の処理の流れを示すフローチャートである。この実施の形態５では、語句パターン展開での処理が実施の形態１とは異なり、図１１は実施の形態１の図５のステップＳＴ１７の処理をステップＳＴ９１の処理に置き換えたものである。
【００９８】
ステップＳＴ１５において、語句パターン生成部５が単語辞書４から例えば「フランシスコ・ザビエル」に対応するサブワード列「１０４４，１０７２，１０８６，９６４，９７６，９６０，２，９６３，１０３３，９３７，１０７９」を検索する。ここで、「２」は無発音サブワードを示している。
【００９９】
ステップＳＴ１６において、語句パターン生成部５は、これに対応するサブワードをサブワード辞書３から検索する。すなわち、「１０４４　フ　ｈｕ」と「１０７２　ラ　ｒａ」と「１０８６　ン　Ｎ」と「９６４　シ　ｓｉ」と「９７６　ス　ｓｕ」と「９６０　コ　ｋｏ」と「２　・　＄」と「９６３　ザ　ｚａ」と「１０３３　ビ　ｂｉ」と「９３７　エ　ｅ」と「１０７９　ル　ｒｕ」が検索される。ここで、「＄」は発音が無い無発音符号を示している。
【０１００】
ステップＳＴ９１において、語句パターン生成部５は、サブワード列中に無発音符号が存在した場合に、無発音サブワードが認識対象とならないように、無発音符号を語句としてスキップして、以下に示すように語句パターンを生成する。その他の処理は実施の形態１と同様である。
「ｈｕｒａＮｓｉｓｕｋｏｚａｂｉｅｒｕｎｏｈｕ　フ　０」
「ｈｕｒａＮｓｉｓｕｋｏｚａｂｉｅｒｕｎｏｒａ　ラ　０」
「ｈｕｒａＮｓｉｓｕｋｏｚａｂｉｅｒｕｎｏＮ　ン　０」
・・・
「ｈｕｒａＮｓｉｓｕｋｏｚａｂｉｅｒｕｎｏｒｕ　ル　０」
【０１０１】
以上のように、この実施の形態６によれば、語句パターン生成部５がサブワード列中に無発音符号が存在した場合に、無発音符号を語句としてスキップして語句パターンを生成することにより、サブワード辞書３の登録語数を少なくでき、辞書に登録する情報量を低減することができるという効果が得られる。
【０１０２】
また、上記実施の形態１から上記実施の形態６における各フローチャートの各処理は、音声により語句を入力して認識するコンピュータに、各手順を実行させるための音声認識プログラムにより行なうことも可能である。
【０１０３】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、短い語句を精度良く認識することができるという効果がある。
【０１０４】
この発明によれば、辞書に登録する情報量を低減することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１による音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態１による音声認識装置のサブワード辞書の一例を示す図である。
【図３】この発明の実施の形態１による音声認識装置の単語辞書の一例を示す図である。
【図４】この発明の実施の形態１による音声認識装置の差分表の一例を示す図である。
【図５】この発明の実施の形態１による音声認識装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】この発明の実施の形態１による音声認識装置の語句パターンの尤度の算出の詳細処理を示すフローチャートである。
【図７】この発明の実施の形態２による音声認識装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】この発明の実施の形態３による音声認識装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】この発明の実施の形態４による音声認識装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】この発明の実施の形態５による音声認識装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】この発明の実施の形態６による音声認識装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】従来の音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】従来の音声認識装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１　音声入力部、２　音韻列算出部、３　サブワード辞書、４　単語辞書、５語句パターン生成部、６　差分表、７　誤り回復部、８　語句選択部、９　表示部、１０　記憶部。
【図１】
2004004354.tif 000003
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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