(57)【要約】【課題】認識対象単語および処理時間を増加させずに長音化に対処する。【解決手段】音響モデル格納部３には、長音化の可能性を表す特別な２つの音素「ｉ／ｅ」，「ｕ／ｏ」のＨＭＭを追加している。また、単語辞書６には、辞書作成部７によって、各認識対象単語中に存在する長音化の可能性がある音節を上記特別な音素「ｉ／ｅ」，「ｕ／ｏ」で表記して作成された認識対象単語が格納される。その場合、単語辞書６に登録される単語数は上記認識対象単語数と同じであり、登録単語数および処理時間を増加させることはない。そして、尤度演算部２による尤度演算時および辞書照合部５による辞書照合時には、入力音声中に長音化する可能性がある単語が存在していても、その単語が長音化されている場合でも長音化されていない場合でも対処可能であり、認識率の低下を招くことはない。【選択図】　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
サブワードを認識単位とすると共に、サブワード音響モデルを用いて入力音声を認識する音声認識装置であって、
入力音声を分析して特徴パラメータの時系列を得る音響分析処理手段と、
長音化の可能性を表すサブワードを含むサブワードの音響モデルである上記サブワード音響モデルが格納された音響モデル格納手段と、
上記長音化の可能性を表すサブワードを含むサブワードの時系列であるサブワード系列で表された認識対象単語が格納された単語辞書と、
上記特徴パラメータの時系列と上記サブワード音響モデルとの照合を行って各サブワードの尤度を得、この得られた各サブワードの尤度と上記認識対象単語のサブワード系列との照合を行って最も尤度の高い認識対象単語を認識結果として生成する照合手段
を備えたことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の音声認識装置において、
文字列で表記された認識対象単語が入力され、この入力認識対象単語の文字列表記をサブワード表記に変換し、得られたサブワード表記中から長音化する可能性のある音節を検出し、この検出された長音化の可能性がある音節を上記長音化の可能性を表すサブワードに変換し、得られたサブワード系列で表された認識対象単語を上記単語辞書に格納する辞書作成手段
を備えたことを特徴とする音声認識装置。
【請求項３】
請求項２に記載の音声認識装置において、
上記辞書作成手段は、漢字仮名混じりの文字列で表記された認識対象単語が入力され、この入力認識対象単語の漢字仮名混じりの文字列表記を仮名文字表記に変換し、得られた仮名文字表記からサブワード表記に変換するようになっていることを特徴とする音声認識装置。
【請求項４】
請求項２に記載の音声認識装置において、
上記辞書作成手段は、仮名文字列で表記された認識対象単語が入力され、この入力認識対象単語の仮名文字表記をサブワード表記に変換するようになっていることを特徴とする音声認識装置。
【請求項５】
サブワードを認識単位とすると共に、サブワード音響モデルを用いて入力音声を認識する音声認識方法であって、
入力音声を分析して特徴パラメータの時系列を得るステップと、
長音化の可能性を表すサブワードを含むサブワードの音響モデルであるサブワード音響モデルと上記特徴パラメータの時系列との照合を行って、各サブワードの尤度を得るステップと、
上記長音化の可能性を表すサブワードを含むサブワードの時系列であるサブワード系列で表された認識対象単語と上記各サブワードの尤度との照合を行って、最も尤度の高い認識対象単語を認識結果として生成するステップ
を備えたことを特徴とする音声認識方法。
【請求項６】
コンピュータを、
請求項１における音響分析処理手段，音響モデル格納手段，単語辞書および照合手段
として機能させることを特徴とする音声認識プログラム。
【請求項７】
請求項６に記載の音声認識プログラムが記録されたことを特徴とするコンピュータ読出し可能なプログラム記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、サブワードを認識単位とした音声認識装置および音声認識方法、音声認識プログラム、並びに、音声認識プログラムを記録したプログラム記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、不特定話者を対象とした音素または音節等のサブワードを認識単位とした音声認識装置においては、文字列を用いてユーザが認識対象単語を単語辞書に登録する方式、あるいは、予め認識対象単語が文字列によって単語辞書に準備されている方式を、採用する場合が多く見られる。
【０００３】
ここで用いられる上記単語辞書は、各認識対象単語の文字列をサブワードのネットワークまたは木構造等で記述したサブワード表記辞書であり、人為的に文字列によって登録された認識対象単語しか上記単語辞書には存在しない。尚、上記サブワードを認識単位とした音声認識技術については、例えば、刊行物「音声認識の基礎（下）」古井貞煕監訳に詳しく説明されている。
【０００４】
しかしながら、人間が発声する音声は、時として登録されている文字列とは異なる場合が多い。例えば、「ｅｉ」，「ｏｕ」といった単語の長音化、つまり「えー」，「おー」への長音化は、よく見られる現象である。ところが、文字列によって認識対象単語を登録しておく音声認識装置においては、ユーザが長音化を意識して認識対象単語を登録しない限りこの長音化に対応した単語辞書は作成されることはないのである。
【０００５】
したがって、発声された音声に対応した認識対象単語が登録されていない場合が生じ、特に音の長音化に関しては個人差があるために、長音化の可能性がある認識対象単語において認識率の低下を招く原因となっている。
【０００６】
このような問題を解決するために、発声時に長音化する可能性のある音節を含む認識対象単語に対しては、文字列から自動的に長音化した認識対象単語を単語辞書に追加登録する音声認識辞書作成装置が、特開平１１‐３１１９９１号公報に開示されている。この音声認識辞書作成装置によれば、長音化して発声される可能性がある文字列から自動的に長音化された文字列の認識対象単語を作成して上記単語辞書に登録するので、長音化による認識誤りを防止することができるのである。具体的な例としては、長音化の可能性がある「ｏｕ」を含む「東京（とうきょう）」の場合、「とうきょう」だけではなく、「とーきょう」，「とうきょー」，「とーきょー」の３つの認識対象単語も自動的に単語辞書に登録するのである。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記特開平１１‐３１１９９１号公報に開示された音声認識辞書作成装置を搭載した音声認識装置には、以下のような問題がある。すなわち、上記音声認識辞書作成装置においては、上述したように、１つの単語の中に長音化する可能性のある個所がｎ個ある場合には、２のｎ乗個の認識対象単語が登録されることになる。したがって、このような辞書作成処理によって長音化に対応した認識対象単語を自動的に単語辞書に追加登録すると、結果的に認識対象単語が多くなって辞書照合に時間が掛るという新たな問題が発生することになる。
【０００８】
そこで、この発明の目的は、認識対象単語および処理時間を増加させることなく長音化に対処できる音声認識装置および音声認識方法、音声認識プログラム、並びに、音声認識プログラムを記録したプログラム記録媒体を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、この発明の音声認識装置は、長音化の可能性を表すサブワードを含むサブワードのサブワード音響モデルが格納された音響モデル格納手段と、上記長音化の可能性を表すサブワードを含むサブワードのサブワード系列で表された認識対象単語が格納された単語辞書を備えている。そして、照合手段によって、入力音声から得られた特徴パラメータの時系列と上記サブワード音響モデルとの照合が行われて、各サブワードの尤度が得られる。さらに、得られた各サブワードの尤度と上記認識対象単語のサブワード系列との照合が行われて、最も高い尤度を呈する認識対象単語が認識結果として生成される。
【００１０】
このように、長音化の可能性を表すサブワードを含むサブワードのサブワード音響モデルと、上記長音化の可能性を表すサブワードを含むサブワード系列で表された認識対象単語を備えているため、上記サブワード音響モデルおよび認識対象単語は、長音化の可能性がある音節が長音化した場合と長音化しなかった場合との両方に対応可能となる。したがって、入力音声中に長音化する可能性がある単語が存在しており、その単語が長音化されている場合でも長音化されていない場合でも容易に対処することができ、長音化による認識誤りが防止される。
【００１１】
その際に、上記単語辞書に格納された認識対象単語中の長音化の可能性がある音節は、１つの長音化の可能性を表すサブワードで表記されるため、従来のごとく長音化された音節を表すサブワードと長音化されない音節を表すサブワードとの複数のサブワードで表記される場合に比して、上記認識対象単語を表記するサブワード系列の数が少なくなる。したがって、各サブワードの尤度と上記認識対象単語のサブワード系列との照合の際における処理時間が、上記従来の場合に比して短縮される。
【００１２】
また、１実施例の音声認識装置では、辞書作成手段によって、入力認識対象単語の文字列表記がサブワード表記に変換されて長音化する可能性のある音節が検出される。さらに、この検出された長音化の可能性がある音節が上記長音化の可能性を表すサブワードに変換されて、入力認識対象単語を表すサブワード系列が得られる。そして、得られた上記サブワード系列で表された認識対象単語が上記単語辞書に格納される。
【００１３】
こうして、上記単語辞書に格納される１つの認識対象単語が１つのサブワード系列で表され、各サブワードの尤度と上記認識対象単語のサブワード系列との照合時の処理時間が、必要最小限に抑えられる。
【００１４】
また、１実施例の音声認識装置では、上記辞書作成手段を、入力認識対象単語の漢字仮名混じりの文字列表記を仮名文字表記に変換し、得られた仮名文字表記からサブワード表記に変換するようにしている。したがって、ユーザが認識対象単語を入力する際に読みで入力する必要が無く、大語彙の認識対象単語を登録する場合であっても容易に登録することが可能になる。
【００１５】
また、１実施例の音声認識装置では、上記辞書作成手段を、入力認識対象単語の仮名文字表記をサブワード表記に変換するようにしている。したがって、本辞書作成手段に漢字仮名変換手段を搭載する必要が無く、コンパクトな音声認識装置が実現される。
【００１６】
また、この発明の音声認識方法は、入力音声から得られた特徴パラメータの時系列と、長音化の可能性を表すサブワードを含むサブワードのサブワード音響モデルとの照合が行われて、各サブワードの尤度が得られる。さらに、得られた各サブワードの尤度と、上記長音化の可能性を表すサブワードを含むサブワードのサブワード系列で表された認識対象単語との照合が行われて、最も高い尤度を呈する認識対象単語が認識結果として生成される。
【００１７】
このように、上記照合時には、長音化の可能性がある音節が長音化した場合と長音化しなかった場合との両方に対応可能なサブワード音響モデルおよび認識対象単語が用いられる。したがって、入力音声中に長音化する可能性がある単語が存在しており、その単語が長音化されている場合でも長音化されていない場合でも容易に対処することができ、長音化による認識誤りが防止される。
【００１８】
その際に、上記単語辞書に格納された認識対象単語中の長音化の可能性がある音節は、１つの長音化の可能性を表すサブワードで表記される。したがって、各サブワードの尤度と上記認識対象単語のサブワード系列との照合の際における処理時間が、長音化の可能性を表すサブワードを用いない従来の場合に比して短縮される。
【００１９】
また、この発明の音声認識プログラムは、コンピュータを、この発明の音声認識装置における音響分析処理手段，音響モデル格納手段，単語辞書および照合手段として機能させることができる。したがって、入力音声中に存在する長音化の可能性がある単語が長音化されている場合でも長音化されていない場合でも容易に対処でき、長音化による認識誤りが防止される。さらに、各サブワードの尤度と認識対象単語のサブワード系列との照合の際における処理時間が従来の場合に比して短縮される。
【００２０】
また、この発明のプログラム記録媒体は、この発明の音声認識プログラムが記録されている。したがって、コンピュータで読み出して実行することによって、入力音声中に存在する長音化の可能性がある単語が長音化された場合における認識誤りが防止される。さらに、各サブワードの尤度と認識対象単語のサブワード系列との照合の際における処理時間が、従来の場合に比して短縮される。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、この発明を図示の実施の形態により詳細に説明する。図１は、本実施の形態の音声認識装置におけるブロック図である。この音声認識装置は、音響分析部１，尤度演算部２，音響モデル格納部３，尤度格納部４，辞書照合部５，単語辞書６，辞書作成部７および仮名文字・音素対応テーブル８で構成される。
【００２２】
図１において、入力音声は、上記音響分析部１によって、特徴パラメータの系列に変換されて尤度演算部２に出力される。尤度演算部２では、音響モデル格納部３に格納された各音素の音響モデルと入力された特徴パラメータ系列との照合が行われ、算出された各音素の尤度は尤度格納部４に格納される。辞書照合部５では、Ｖｉｔｅｒｂｉ（ビタビ）アルゴリズムを用いて、単語辞書６における各単語の音素系列と尤度格納部４に格納された各音素の尤度との照合が行われて、上記各単語の尤度が算出される。そして、最も尤度の高い単語が認識結果として出力される。すなわち、本実施の形態においては、尤度演算部２と辞書照合部５とで上記照合部を構成しているのである。
【００２３】
上記音響モデルとしては、例えば、モノフォンモデルと呼ばれる前後の音素環境に依存しない隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を用いる。但し、本実施の形態においては、上記ＨＭＭの音素に、長音化する可能性を表す特別な音素として、音素「ｉ／ｅ」と音素「ｕ／ｏ」との２つの音素を追加している。
【００２４】
上記尤度格納部４には、上述したように、上記音響モデル格納部３に格納された各音素の音響モデルと音響分析部１から入力された特徴パラメータ系列との照合が尤度演算部２によって行われた際に、算出された各音素の尤度が順次格納される。
【００２５】
また、上記単語辞書６には、認識対象単語に基づいて辞書作成部７によって作成された各単語の音素系列が、音素のネットワークあるいは音素の木構造の形式で格納されている。この単語の音素系列は、上記各認識対象単語の読みを音素系列で表記したものである。その場合、上記音素系列の中に存在する長音化する可能性がある音素については、図２（ａ）の最右欄に示すように、長音化の可能性を表す特別な音素「ｉ／ｅ」，「ｕ／ｏ」を用いて表記するのである。
【００２６】
ここで、図２（ａ）における音素系列「ｔ；ｏ；ｕ；ｋ；ｊ；ｏ；ｕ」を、上記特別な音素「ｉ／ｅ」，「ｕ／ｏ」を用いない従来の表記方法によって長音化に対応できる形式で音素表記すると、図２（ｂ）に示すように、４つの音素表記になる。これが、上記特別な音素「ｉ／ｅ」，「ｕ／ｏ」を用いた本実施の形態の表記方法によって音素表記した場合は、図２（ｂ）に示すように図２（ａ）と同じ１つの音素表記でよく、従来の表記方法による音素表記数を削減することができる。したがって、単語辞書６に格納された各単語の音素系列を用いた辞書照合部４による照合演算処理を削減して、照合時間の短縮を図ることができるのである。
【００２７】
以下、上記辞書作成部７によって行われる単語辞書６に登録する単語の音素系列の作成方法について、図３に示す辞書作成処理動作のフローチャートに従って詳細に説明する。辞書作成部７に認識対象単語が入力されると辞書作成処理動作がスタートする。
【００２８】
ステップＳ１で、先ず、漢字仮名混じりの文字で表記された認識対象単語が、漢字仮名変換技術を用いて仮名文字列に変換される。例えば、入力認識対象単語「東京」が仮名文字列「とうきょう」に変換される。ステップＳ２で、得られた仮名文字列が、図４に示すような仮名文字・音素対応テーブル８を参照して音素列に変換される。その結果、仮名文字列「とうきょう」が音素列「ｔ；ｏ；ｕ；ｋ；ｊ；ｏ；ｕ」に変換される。
【００２９】
ステップＳ３で、上記ステップＳ２において得られた音素列から音素連鎖「ｅ；ｉ」，「ｅ；ｅ」，「ｏ；ｕ」，「ｏ；ｏ」が検出される。こうして、長音化の可能性のある音節が抽出されるのである。その結果、音素列「ｔ；ｏ；ｕ；ｋ；ｊ；ｏ；ｕ」からは音素連鎖「ｏ；ｕ」が２つ検出され、長音化の可能性がある音節として音節「ｕ」が抽出される。
【００３０】
ステップＳ４で、上記ステップＳ３において抽出された長音化の可能性のある音節が、長音化の可能性を表す特別な音素の表記「ｉ／ｅ」，「ｕ／ｏ」に置き換えられる。つまり、上記音素連鎖「ｅ；ｉ」，「ｅ；ｅ」が「ｅ；ｉ／ｅ」に置き換えられる一方、上記音素連鎖「ｏ；ｕ」，「ｏ；ｏ」が「ｏ；ｕ／ｏ」に置き換えられるのである。その結果、音素列「ｔ；ｏ；ｕ；ｋ；ｊ；ｏ；ｕ」の場合には、音素列「ｔ；ｏ；ｕ／ｏ；ｋ；ｊ；ｏ；ｕ／ｏ」が得られる。ステップＳ５で、上記ステップＳ４において得られた音素列が、辞書照合部５における照合方式に対応したデータに変換される。そうした後、辞書作成処理動作を終了する。
【００３１】
図５は、上記単語辞書６に登録される各単語を音素のネットワークの形式で表現した例である。尚、図５（ａ）は、辞書作成部７によって、入力認識対象単語「北海道」，「青森」，…，「東京」，…，「大阪」に基づいて作成された音素のネットワークである。また、図５（ｂ）は、従来の方法によって、入力認識対象単語「北海道」，…，「東京」に基づいて作成された音素のネットワークである。
【００３２】
図６は、上記単語辞書６に登録される各単語を音素の木構造の形式で表現した例である。尚、図６（ａ）は、辞書作成部７によって、入力認識対象単語「秋田」，「青森」，…，「北海道」，…，「大分」，「大阪」，…，「東京」，…に基づいて作成された音素の木構造である。また、図６（ｂ）は、従来の方法によって、入力認識対象単語「北海道」，…，「東京」に基づいて作成された音素の木構造である。
【００３３】
したがって、上記辞書照合部５が、辞書作成部７によって作成された単語辞書６を用いて照合を行う場合に、辞書を構成する音素のネットワークあるいは木構造の探索経路は必要最小限となる。その結果、辞書照合に必要な処理時間が従来の単語辞書に比較して大幅に短くできるのである。
【００３４】
以上のごとく、本実施の形態においては、上記音響モデル格納部３には、従来の音素のＨＭＭに加えて、長音化の可能性を表す特別な２つの音素「ｉ／ｅ」，「ｕ／ｏ」のＨＭＭを追加している。また、上記単語辞書６には、辞書作成部７によって、各認識対象単語中に存在する長音化の可能性がある音節を上記特別な音素「ｉ／ｅ」，「ｕ／ｏ」で表記して作成された単語辞書を格納している。
【００３５】
このように、上記単語辞書６に登録された認識対象単語内の長音化の可能性がある音節は、長音化した場合と長音化しなかった場合の両方に対応可能な特別な音素で表記されている。したがって、入力音声中に長音化する可能性がある単語が存在しており、その単語が長音化されている場合でも長音化されていない場合でも、認識率の低下を招くことはないのである。
【００３６】
また、例えば、４７都道府県名を認識対象語彙とした場合であって、従来の認識方法で長音化に対処する場合には、同じ認識対象単語を複数の音素列で表記した場合の夫々の音素列を単語として、「北海道」は２つ、「東京」は図２（ｂ）に示すように４つのごとく、１つの認識対象単語の中に長音化する可能性がある個所がｎ個ある場合には２のｎ乗個の単語を単語辞書に登録する必要がある。したがって、上記単語辞書には、都道府県名数「４７」よりもかなり多い単語が登録されることになり、辞書照合の処理時間が大幅に増えてしまう。これに対し、本実施の形態の場合には、１つの都道府県名を１つの単語で表現することができるため単語辞書６に登録される単語数は都道府県名数と同じ「４７」となる。したがって、辞書照合の処理時間は必要最小限の処理時間に対して殆ど増加することはないのである。
【００３７】
尚、上記実施の形態においては、上記辞書作成部７は、上記辞書作成処理動作を実行するに際して、上記ステップＳ１において、漢字仮名混じりの文字で表記された認識対象単語を漢字仮名変換技術を用いて仮名文字列に変換した後に、上記ステップＳ２において音素表記列を作成するようにしている。しかしながら、この発明は、これに限定されるものではない。例えば、辞書作成部７に対して、仮名文字で認識対象単語の読みが入力される場合には、上記ステップＳ１を省略して上記ステップＳ２から辞書作成処理動作をスタートしても差し支えない。
【００３８】
また、上記実施の形態における辞書作成部７による辞書作成処理においては、仮名文字列から直接音素表記列への変換を行っている。しかしながら、仮名文字列からローマ字列に一旦変換し、得られたローマ字列から音素表記列に変換しても差し支えない。
【００３９】
また、上記実施の形態における辞書作成部７による辞書作成処理は、辞書作成部７と同様の辞書作成処理動作をコンピュータに実行させることが可能な辞書作成プログラムを用いて、コンピュータによって別途行っても差し支えない。
【００４０】
また、上記実施の形態における音響モデル格納部３に格納された上記音響モデルは、モノフォンモデルと呼ばれる前後の音素環境に依存しないＨＭＭである。しかしながら、上記音響モデルはこれに限定されるものではなく、音響モデルのサブワードが音節であったり、前後の音素環境に依存するＨＭＭであっても差し支えない。
【００４１】
ところで、上記各実施の形態における音響分析部１，尤度演算部２，音響モデル格納部３，辞書照合部５および単語辞書６による上記音響分析処理手段，音響モデル格納手段，単語辞書および照合手段としての機能は、プログラム記録媒体に記録された音声認識プログラムによって実現される。上記各実施の形態における上記プログラム記録媒体は、ＲＯＭ（リード・オンリ・メモリ）でなるプログラムメディアである。または、外部補助記憶装置に装着されて読み出されるプログラムメディアであってもよい。尚、何れの場合においても、上記プログラムメディアから上記音声認識プログラムを読み出すプログラム読み出し手段は、上記プログラムメディアに直接アクセスして読み出す構成を有していてもよいし、ＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ）に設けられたプログラム記憶エリア（図示せず）にダウンロードし、上記プログラム記憶エリアにアクセスして読み出す構成を有していてもよい。尚、上記プログラムメディアから上記ＲＡＭのプログラム記憶エリアにダウンロードするためのダウンロードプログラムは、予め本体装置に格納されているものとする。
【００４２】
ここで、上記プログラムメディアとは、本体側と分離可能に構成され、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピーディスク，ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ（コンパクトディスク）‐ＲＯＭ，ＭＯ（光磁気）ディスク，ＭＤ（ミニディスク），ＤＶＤ（ディジタル多用途ディスク）等の光ディスクのディスク系、ＩＣ（集積回路）カードや光カード等のカード系、マスクＲＯＭ，ＥＰＲＯＭ（紫外線消去型ＲＯＭ），ＥＥＰＲＯＭ（電気的消去型ＲＯＭ），フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系を含めた、固定的にプログラムを坦持する媒体である。
【００４３】
また、上記各実施の形態における音声認識装置は、モデムを備えてインターネットを含む通信ネットワークと接続可能に構成することもできる。その場合、上記プログラムメディアは、通信ネットワークからのダウンロード等によって流動的にプログラムを坦持する媒体であっても差し支えない。尚、その場合における上記通信ネットワークからダウンロードするためのダウンロードプログラムは、予め本体装置に格納されているものとする。あるいは、別の記録媒体からインストールされるものとする。
【００４４】
尚、上記記録媒体に記録されるものはプログラムのみに限定されるものではなく、データも記録することが可能である。
【００４５】
【発明の効果】
以上より明らかなように、この発明では、入力音声から得られた特徴パラメータの時系列と、長音化の可能性を表すサブワードを含むサブワードのサブワード音響モデルとの照合を行って、各サブワードの尤度を得、得られた各サブワードの尤度と、上記長音化の可能性を表すサブワードを含むサブワードのサブワード系列で表された認識対象単語との照合を行って、最も高い尤度を呈する認識対象単語を認識結果として生成するので、上記夫々の照合時において、入力音声中に長音化する可能性がある単語が存在しており、その単語が長音化されている場合でも長音化されていない場合でも容易に対処することができる。したがって、音声入力単語中の音節が長音化にされている場合の認識誤りを防止することができる。
【００４６】
その際に、上記単語辞書に格納された認識対象単語中の長音化の可能性がある音節は、１つの音節当り１つの長音化の可能性を表すサブワードで表記されている。したがって、１つの認識対象単語を唯１つのサブワード系列で表記することができ、各サブワードの尤度と上記認識対象単語のサブワード系列との照合の際に必要なサブワード系列の数および処理時間の増加を極力抑えることができる。その結果、１つの認識対象単語を複数のサブワード系列で表記して長音化に対処する従来の音声認識に比して、上記照合処理時間を短縮することができるのである。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の音声認識装置におけるブロック図である。
【図２】図１における単語辞書に格納される単語の音素系列の説明図である。
【図３】図１における辞書作成部によって実行される辞書作成処理動作のフローチャートである。
【図４】図１における仮名文字・音素対応テーブルの概念の一例を示す図である。
【図５】図１における単語辞書に登録される各単語を音素のネットワークの形式で表現した例を示す図である。
【図６】図１における単語辞書に登録される各単語を音素の木構造の形式で表現した例を示す図である。
【符号の説明】
１…音響分析部、
２…尤度演算部、
３…音響モデル格納部、
４…尤度格納部、
５…辞書照合部、
６…単語辞書、
７…辞書作成部、
８…仮名文字・音素対応テーブル。
【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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