(57)【要約】【課題】音声認識はパソコンなどコンピュータには広く実用化が始まっているが、冷蔵庫や電子レンジなどの機器には経済面、安全面などの課題からなかなか搭載が実現しなかった。【解決手段】音声を電気信号に変換する手段１を備えた複数の電気機器４、５と、これらの機器と回線で接続された中央処理手段９とを有し、該中央処理手段９は送信された音声信号の音声認識処理を行い、処理結果に基づき該電気機器に所定の作動出力を送信するよう構成し、常に最新の音声認識技術を利用でき、高い認識率を経済的に実現できるネット機器を提供する。【選択図】　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声を電気信号に変換する手段を備えた電気機器と、この機器と回線で接続された中央処理手段とを有し、前記中央処理手段は送信された音声信号の音声認識処理を行い、処理結果に基づき前記電気機器に所定の作動出力を送信するよう構成したネットワーク音声認識システム。
【請求項２】
前記電気機器を複数備えた請求項１に記載のネットワーク音声認識システム。
【請求項３】
前記電気機器は個別のＩＤを持つ請求項１に記載のネットワーク音声認識システム。
【請求項４】
前記音声を電気信号に変換する手段を備えた電気機器は、さらにＡ／Ｄコンバータを有し、音声をデジタル信号に変換して回線で前記中央処理手段に送信するよう構成した請求項１に記載のネットワーク音声認識システム。
【請求項５】
前記中央処理手段が行う音声認識処理は、線形予測分析（ＬＰＣ）とベクトル量子化（ＶＱ）と隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）に基づく音声認識処理とした請求項１に記載のネットワーク音声認識システム。
【請求項６】
前記中央処理手段は音声認識処理結果に基づき前記電気機器にメッセージを伝える必要が生じた場合、メモリ内より所定の音声を合成し、回線を介して送信するよう構成した請求項１に記載のネットワーク音声認識システム。
【請求項７】
前記中央処理手段は音声認識を行うハードウエアとソフト処理を行うプログラムを有する請求項１に記載のネットワーク音声認識システム。
【請求項８】
電気機器が音声を電気信号に変換する段階と、前記電気機器が音声信号を送信する段階と、中央処理手段が送信された音声信号の音声認識処理を行う段階と、処理結果に基づき前記電気機器に所定の作動出力を送信する段階とより構成したネットワーク音声認識方法。
【請求項９】
電気機器が音声を電気信号に変換するステップと、前記電気機器が音声信号を送信するステップと、中央処理手段が送信された音声信号の音声認識処理を行うステップと、処理結果に基づき前記電気機器に所定の作動出力を送信するステップとより構成したネットワーク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、複数の電気機器を音声認識により操作するネットワーク技術に関し、回線に接続された複数の機器に指令された操作者の音声を中央処理手段で集中的に音声認識処理を行い、各々の電気機器に所定の作動出力を送信するネットワーク音声認識システム、ネットワーク音声認識方法、ネットワーク音声認識プログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
音声認識を扱う技術としては、特開昭５６−８８５０３号公報がある。これは加熱装置に音声認識部と音声合成部を設け、２つの音声認識モードと１つの音声合成モードをシーケンシャルに切り換えることで、あたかも操作者と機器が対話をするかのごとく操作が進み、音声の誤認識による誤動作の防止を図ったものである。
【０００３】
入力された音声は特徴を抽出されてメモリに記憶される。認識処理はＲＯＭにあらかじめ記憶されている標準パターンと前記メモリに記憶された上記パターンとを比較し、類似度の高いものをその音声指令として認識する。次いで音声合成モードに切り換えられ、音声合成シンセサイザによって認識された音声に基づきある所定の音声メッセージを操作者に対して発する。操作者はこのメッセージを聞き、次の音声を入力すると、機器は再び第２の音声認識モードへと移行し、ある定められた音声が入力されるかを判断する。
【０００４】
かかる構成により、システムは確実に制御を進めることができる。誤認識によって指示されない加熱を開始したり、まだ終わっていない加熱を勝手に中断したり、といった誤動作を未然に防止できる。
【０００５】
これは本発明の発明者による出願であるが、当時、特定話者音声認識（あらかじめ認識する対象者の言語を登録しておく方式）でもなかなか完璧な認識が難しかった頃の技術背景を偲ばせる発明である。
【０００６】
近年、半導体技術の著しい進展やソフト技術・ネットワーク技術の発展にともない、家庭内にもパソコンや携帯電話などの情報機器が広く浸透してきた。またネット家電と呼ばれる電気機器も徐々に市場に姿を現しつつある。
【０００７】
このような状況のもと、以前より注目を集めてきた音声認識技術は、人と機械の良好なコミュニケーションを図れる技術としていよいよ実用段階に入りつつある。特にメモリが安価になり、ＣＰＵの処理速度が格段に上昇し、音声認識技術が進化することで、十数年前には非常に困難とされた不特定話者音声認識（あらかじめ言語登録の不要な不特定多数を対象とする方式）を高い認識率で認識することが可能となってきた。キーボードの代わりにマイクを備えたパソコンは、もはや実用レベルに入ったと言えよう。工場出荷時にこのような音声認識ソフトがプリインストールされるパソコンも珍しくなくなってきた。
【０００８】
が、いまだ特開昭５６−８８５０３号公報に示されるような加熱装置は、商品化されていない。パソコンの世界では音声認識技術の普及が急速に進みつつあるにもかかわらず、である。これはひとえに音声認識システムの経済性に由来する。パソコンでは処理速度の速いＣＰＵも大きなメモリも、それ自体がパソコン本体の価値を高めてくれる。パソコンではそれほど価格を押し上げることなく、音声認識による操作を導入できる。また、よしんばその一部を誤認識しても再入力すればよい。単にキーボードをミスタッチしたのと同等である。だが、加熱装置では誤認識は過大な加熱や庫内での燃焼に繋がりかねない。加熱装置に音声認識システムを組み込んだ場合、認識精度は一層重要であり、これを上げようとすればシステムコストにさらに重くのしかかる。
【０００９】
本発明の関連技術として、特開２０００−１１１０５７公報を示しておく。ここには台所電気製品のためのデータ処理装置が開示されている。台所器具、例えば電子レンジ、には操作者の音声に応じてデジタル・データを発生するマイクロホンと、このマイクロホンからデジタル信号を取り出すための音声認識手段が設けられる。このマイクロホンに入力されるのは庫内で消費される食品の品目であり、処理した品目のリストを発生させるためにデジタル信号を記憶する記憶手段が本体に備えられる。またこのデジタル・データは遠隔管理システムにも転送される。
【００１０】
かかる構成により庫内で消費される食品品目が音声でマイクロホンに入力されると、器具本体にロードされた音声認識ソフトウェアがこれを識別し、インターネットに転送される電子メール・メッセージを発生するために使用される。インターネットに転送されたメッセージは品目の補充、配達のために利用される。
【００１１】
この構成においても、台所器具は音声認識手段を備えており、台所器具のコストを押し上げていることは否めない。また、音声認識によって扱われるのは単なる食品品目名という情報でしかなく、誤認識しても補充品目の発注が正確に行われないだけである。前記特開２０００−１１１０５７公報が開示する機器本体を作動・停止させるような機能を含まない。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
本発明ではネットワークに接続された複数の電気機器を、音声認識という人にやさしい操作系で操作できるよう、常に最新の音声認識技術を利用して、しかも高い認識率を維持しながら、経済的に利用できるシステムを実現することをめざす。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
前記従来の課題を解決するために、本発明のネットワーク音声認識システムは、音声を電気信号に変換する手段を備えた個別のＩＤを持つ複数の電気機器と、この機器群と回線で接続された中央処理手段とを有し、中央処理手段は送信された音声信号の音声認識処理を行い、処理結果に基づき当該の電気機器に所定の作動出力を送信するよう構成したものである。これによって、コストがかかる高い認識率を実現する音声認識手段は中央処理手段に置くことができ、回線で接続された電気機器から送信されてくる音声データを次々と認識し、認識結果に基づく作動信号を返信することができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
請求項１に記載の発明は、音声を電気信号に変換する手段を備えた電気機器と、この機器と回線で接続された中央処理手段とを有し、該中央処理手段は送信された音声信号の音声認識処理を行い、処理結果に基づき該電気機器に所定の作動出力を送信するよう構成したシステムである。これによって、顧客は音声認識によるやさしい操作を経済的に実現できる。
【００１５】
請求項２に記載の発明は、特に請求項１に記載のネットワーク音声認識システムにおいて、複数の電気機器を備えたもので、各々の機器が音声認識手段を有する必要がなく、一層経済的に音声認識によるやさしい操作を利用できる。また、すべての機器を同一の操作系で操作できる。
【００１６】
請求項３に記載の発明は、特に請求項１に記載のネットワーク音声認識システムにおいて、電気機器が個別のＩＤを持つよう構成したもので、中央処理手段にいかに多くの電気機器が接続されようとも、中央処理手段は着実に個別の機器を識別し、適切な認識を行うことができる。また、このＩＤに基づき機器名やメーカ・機種名などを識別できるよう構成すれば、中央処理手段はある家庭内のネットワークに繋がれた機器群の把握をすることができるようになり、ある音声入力に対して複数の機器に適切な作動出力を送信できる。
【００１７】
請求項４に記載の発明は、特に請求項１に記載のネットワーク音声認識システムにおいて、電気機器がさらにＡ／Ｄコンバータを有し、音声をデジタル信号に変換して回線で中央処理手段に送信するよう構成したもので、ノイズに強く多重通信しやすく、また圧縮などにより通信時間を短縮することが容易になる。
【００１８】
請求項５に記載の発明は、特に請求項１に記載のネットワーク音声認識システムにおいて、中央処理手段が行う音声認識処理は、線形予測分析（ＬＰＣ）とベクトル量子化（ＶＱ）と隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）に基づく音声認識処理としたもので、線形予測分析（ＬＰＣ）により特徴抽出を効率良く行い、得られた特徴ベクトルをベクトル量子化（ＶＱ）により有限個のシンボルに変換できる。これを利用して隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）、すなわち音韻の確率モデル（確率オートマトン）を作り、音韻単位の認識が行える。
【００１９】
請求項６に記載の発明は、特に請求項１に記載のネットワーク音声認識システムにおいて、中央処理手段は音声認識処理結果に基づき電気機器にメッセージを伝える必要が生じた場合、メモリ内より所定の音声を合成し、回線を介して送信する構成であり、対話をしながら機器の制御を進めることができる。
【００２０】
請求項７に記載の発明は、特に請求項１に記載のネットワーク音声認識システムにおいて、中央処理手段は音声認識を行うハードウエアとソフト処理を行うプログラムを有する構成であり、すべてをソフト処理するのではなくバランス良くハードウェアとソフトウェアに音声認識処理を分担させることで、経済的なシステムを実現できる。特に中央処理装置の負担を軽減することができる。
【００２１】
請求項８に記載の発明は、音声電気機器が音声を電気信号に変換する段階と、該電気機器が音声信号を送信する段階と、中央処理手段が送信された音声信号の音声認識処理を行う段階と、処理結果に基づき該電気機器に所定の作動出力を送信する段階とより構成したネットワーク認識方法である。これによって、顧客は音声認識によるやさしい操作を経済的に実現できる。
【００２２】
請求項９に記載の発明は、電気機器が音声を電気信号に変換するステップと、該電気機器が音声信号を送信するステップと、中央処理手段が送信された音声信号の音声認識処理を行うステップと、処理結果に基づき該電気機器に所定の作動出力を送信するステップとより構成したネットワーク音声認識プログラムである。これによって、顧客は音声認識によるやさしい操作を経済的に実現できる。
【００２３】
【実施例】
以下本発明の実施例について、図面を参照しながら説明する。
【００２４】
（実施例１）
図２は本発明の第１の実施例におけるネットワーク音声認識システムの構成を示す接続図である。ある家庭内に設置される電気機器群には、いずれも音声を電気信号に変換する手段たるマイク１と、合成音声信号を音声に復元するスピーカ２と、ネットワークに接続する接続手段３が備えられている。
【００２５】
従って、例えばランドリー４の操作部にはマイク１とスピーカ２と他には表示窓が存在するだけで、従来のようにタイマーやキーボードはまったくない。なお、接続手段３は機器本体に内蔵されている。
【００２６】
電子レンジ５、炊飯器６、冷蔵庫７もまったく同様であり、操作部にはマイク１とスピーカ２と他には必要に応じて表示窓が存在するだけである。テレビ８も同様だが、テレビはもともと本来の機能としてスピーカ２を備えている。
【００２７】
さて、これらの機器と接続手段３を介して回線で接続された中央処理手段９がある。これはある家庭内のネットワークだけではなく、多数の家庭の電気機器群を回線を介して制御する。音声認識手段１０を内蔵している。
【００２８】
図１はかかる本発明の第１の実施例におけるネットワーク音声認識システムの構成を示すブロック図である。ランドリー４には前述のマイク１とスピーカ２、接続手段３以外に制御手段１１が設けられ、音声指令に基づきモータ及びヒータ１２を制御する。すなわち、マイク１から入力された操作指令を制御手段１１が接続手段３と回線を介して中央処理手段９へ送信する。かかる音声データは中央処理手段９に設けた接続手段１４を経由し、ＩＤ認識手段１５によりどのロケーション（家庭）のどのアドレス（電気機器）かを識別され、Ａという家庭のランドリーである旨を認識した後、音声認識手段１０により指令内容が分析される。音声認識は記憶手段１６に記録された音声パターンとの類似度を比較したり、前後の単語あるいは音韻から文章の推定が行われたりする。その認識処理の結果、機器がどのような動作を起こすべきかが再びランドリー４に送信される。この出力を受けて制御手段１１はモータ及びヒータ１２への通電を開始したり変更したり停止したりする。制御手段１１は必要に応じてスピーカ２より送信されてきた合成音声メッセージを出力する。
【００２９】
電子レンジ５以下も同様である。電子レンジ５では制御手段１１により制御されるのは、熱源たるマグネトロン１３である。もちろん、ランドリー４にしろ電子レンジ５にしろ、制御される対象はこれだけではない。これらは被制御主要ブロックである。中央処理手段９から出力されるのは、あらかじめ定められた被制御ブロックをダイレクトに制御するデータであってもいいし、ある動作モードをコード化したデータでも構わない。これらはいったん制御手段１１で解読され、当該の被制御ブロックをコントロールする。
【００３０】
かかる構成によりネットワーク音声認識システムは、特開昭５６−８８５０３号公報で示したような音声認識部と音声合成部を有する加熱機器のように、ネットワークを介しながらあたかも操作者と機器が対話をするかのごとく操作を進め、確実に機器の動作を実行することができる。もちろん、音声合成は本発明にとって必須事項ではない。
【００３１】
（実施例２）
図３は本発明の第２の実施例におけるネットワーク音声認識システムの構成を示す接続図である。ある家庭Ａ１７、ある家庭Ｂ１８など、それぞれの家庭がインターネットで中央処理手段９に接続されている。ある家庭Ａ１７内に設置される電気機器群には、図２と同様いずれも音声を電気信号に変換する手段たるマイクと、合成音声信号を音声に復元するスピーカを備えている。しかしながら、ネットワークに接続する接続手段は個々の電気機器は有しない。これらの機器はハブスイッチ１９に接続され、ハブスイッチ１９はルーターに繋がっている。すなわち中央処理手段９との接続手段を単一のルーターを共有している。家庭Ｂ１８内も同様の構成である。
【００３２】
かかる構成により現状ではまだ高価なモデムを共有することにより経済的に本発明を活用することができる。が、将来のネット家電の実現に備え、通信プロトコルをシンプル化し、８ビット程度のマイコンに搭載可能なインターネットへの接続を実行する安価なＯＳの開発が進められており、接続する電気機器より高価なモデムも数年後には笑い話になるであろう。要するに当面は図３に示す構成が現実的であるが、将来的には図１の構成が一般的になるであろう。
【００３３】
この選択はネットワークへの接続コスト（ハード及び利用料金などのソフト）と、音声認識手段のハードコストとの比較になる。前者が後者を上回るなら、この発明は現実には利用者がいなくなる。が、後述するが音声認識処理は高速の演算処理と大量の記憶手段、日進月歩の技術革新があり、本発明によれば、これらを中央処理手段で共用でき、最新技術への更新を図りながら、各電気機器内には熱源やモータなどの作動を制御するごく簡単な制御手段を設ければよい。場合によっては制御をすべて中央処理手段が行うことも可能である。ネットワークコストはどんどん下がり、音声処理技術は進化する、ということが本発明の前提である。
【００３４】
（実施例３）
図４はかかる本発明の第３の実施例におけるネットワーク音声認識システムの構成を示すブロック図である。図１に示す実施例１に対して、マイク１にはＡ／Ｄコンバータ２１が接続され、音声をデジタル信号に変換して接続手段３を介して制御手段１１は、回線経由で中央処理手段９に送信する。かかる構成により送信される音声信号はノイズに対して強くなる。すなわち、送信データをいくつかのフレームに分け、そのフレームごとに偶数あるいは奇数のパリティチェックを行えば、ノイズを除外することが容易となる。デジタル信号にすれば圧縮などの処理も行い易い。Ａ／Ｄコンバータは安価であり、信頼性を上げる上でも各電気機器にこれを個別に搭載する構成は実用面で有益である。
【００３５】
また本実施例では、中央処理手段９が音声認識処理結果に基づき当該電気機器にメッセージを伝える必要が生じた場合、記憶手段１６内より所定の音声を合成し、回線を介して当該電気機器に送信する構成である。さらに各電気機器はＤ／Ａコンバータ２２を備えている。中央処理部９で合成された音声は、アナログデータとして回線上に送信されて構わないが、デジタルデータで扱えばノイズに対して強く、また圧縮などの処理も行い易い。すなわち音声認識において音声指令をデジタル化するのと同じ効果で得られる。
【００３６】
（実施例４）
図５はかかる本発明の第４の実施例におけるネットワーク音声認識システムの音声認識処理の構成を示すブロック図である。
【００３７】
人が発する音声はきわめて曖昧であり、特に日本語においては単語間の独立性が乏しく、個人差や地域性（方言）など正確な認識を妨げる要因がすこぶる多い。そんな中、音声認識処理はパターン認識技術を駆使して実現される。あらかじめ認識する言葉を登録しておく特定話者認識と、不特定多数の人の音声を認識する不特定話者認識があり、当然、後者が技術的にはハードルは高いが実用性はが高い。
【００３８】
また、音声認識には単語単位の認識、音韻単位の認識がある。単語単位の認識では音声をコンピュータが分析し、特徴抽出し、特徴量の時系列を作る。そして処理手段内の特徴時系列単語辞書と類似度を比較計算し、認識結果として出力する。
【００３９】
音韻単位の認識は入力音声を音素記号列に変換し、単語列に置き換える。これを構文解析し、文字列に変換する。さらに論理解析や意味解析し、文章を生成する。その音声が発せられた前後の状況や中央処理手段に接続された個別の機器を認識することから、ありうる指令、ありえない指令など簡単な言語理解にまで踏み込むこともできる。極めて難度が高く、従って高速大容量のコンピュータと専用のハードウエアのハイブリッドシステムが効率良く機能する。
【００４０】
本実施例では不特定話者のゆらぎに強いＨＭＭ　（隠れマルコフモデル、Ｈｉｄｄｅｎ　Ｍａｒｋｏｖ　Ｍｏｄｅｌ）による方法を採用する。ＨＭＭは近年広く用いられる手法であり、これに基づく音韻単位の音声認識を実現する。かかる技術は、例えば２０００年第２回ＩＰアワード、ＩＰ賞を受賞した「隠れマルコフモデルに基づく不特定話者音韻レベル音声認識・学習回路（中村一博他、奈良先端科学技術大学院大学）」に示される。
【００４１】
図５において、音声の電気信号（アナログ）はＡ／Ｄコンバータ２１によってデジタル信号に置換される。Ａ／Ｄコンバータ２１は各電気機器内においても中央処理手段内においてもどちらでも構わない。機器内に置いた時の効果は図４・実施例３ですでに説明した。
【００４２】
デジタル信号に変換された音声データは、コントローラ２３へ送られ、順次ＬＰＣメモリ２４に記憶される。と同時にＬＰＣ分析部２５に１フレーム分ずつ送り出され、線形予測分析（ＬＰＣ）手法を用いて音声の特徴が抽出される。すなわち特徴ベクトルが算出される。特徴ベクトルは音声の時系列データと自己相関関数に基づき、線形予測係数を算出することで得られる。求められた特徴ベクトルはＬＰＣメモリに記録される。
【００４３】
次いでＶＱ部２６において、ＬＰＣ分析により得られた特徴ベクトル系列が有限個のシンボルに変換される。ベクトル量子化（ＶＱ）である。各特徴ベクトルについて、符号帳（シンボル番号と代表ベクトルのペアを要素とする表）を探索し、距離が最小となる代表ベクトルのシンボルに写像する。符号帳は多くの学習用データにクラスタリング手法を適用して生成され、ＬＰＣメモリ２４に記憶される。
【００４４】
以上の処理に続いてＨＭＭ部２７で音声認識が実行される。ＨＭＭは音韻の確率モデル（確率オートマトン）であり、音韻ごとに１つのＨＭＭが構成され、ＨＭＭメモリ２８に確率パラメータが記憶されている。シンボル系列と最も高い確率を示す音韻が選択される。そしてこの認識処理の結果が出力される。
【００４５】
なお、本実施例では音声認識をハードウエアで行う構成としたが、その処理の大半は延々と繰り返される行列演算、確率演算処理である。中央処理手段に十分な処理能力があれば、ＬＰＣ分析部やＶＱ部、ＨＭＭ部などはプログラムによるソフト処理に置換できる。また、ハードとソフトのハイブリッドシステムとし、処理速度と経済性のバランスをとることもできる。
【００４６】
（実施例５）
図６は本発明の第５の実施例における中央処理手段をプログラム処理とした構成のプログラムのフローチャートである。
【００４７】
まず、デジタル化された音声データが入力される（ステップ１００）。この音声データの前あるいは後には機器のＩＤデータが付加されており、このＩＤデータを認識し、音声データが送られて来た機器を特定する（ステップ１０１）。ＩＤは当該電気機器が工場から出荷される際に唯一無二のものとして与えられており、ある家庭にその当該電気機器が設置された折、その家庭の個別情報が自動的にあるいは登録の手順を経て中央処理手段に記憶されている。かかるデータベースをアクセスすることで中央処理手段はアクセスした家庭と、その家庭におけるネット機器の構成を特定することができる（ステップ１０２）。
【００４８】
続いて音声認識処理が始まる。まず、音声データが１フレームごとに区切られ特徴抽出される（ステップ１０３）。そして特徴ベクトルの量子化が行われ（ステップ１０４）、そのデータが何に近いかの確率を音韻ごとに計算される（ステップ１０５）。そして確率が最大となるＨＭＭが求められる（ステップ１０６）。入力された音声を確定して音声認識処理は終了する（ステップ１０７）。この間の音声認識処理は図５の例でハード的に実行したのとまったく同等である。
【００４９】
さて、確定された音声を機器ごとに登録された音声リスト（テキストのテーブル）を検索して付き合わせが行われる（ステップ１０８）。これはその機器が受け付けられる指令かどうかを判断するものである。例えば、ＩＤからどのメーカのどの機種の電子レンジから音声データが入力されたかが特定されているから、この電子レンジが持っている機能、仕様に照らして検査が行われるのである。オーブンレンジなら「オーブンで１８０℃、３５分焼き上げ」という指令は受付可能であるが、ヒータ機能を有しない電子レンジであればこの指令は実行できない。また、電子レンジに「全自動で選択をすること」という指令が来ても対応できない。この音声リスト（テキストのテーブル）は新製品が発売されるごとに中央処理手段のメモリに記憶されてもいいし、当該のメーカが有するサーバにネットを介して中央処理手段がデータを検索にいってもよい。まずテーブルにある登録された音声かどうかが調べられる（ステップ１０９）。この検索で当該音声が見つからなければ、エラーメッセージが音声出力される（ステップ１１０）。エラーの内容に応じてきめこまかにメッセージを発することもできる。
【００５０】
登録された音声である場合には、次いで当該機器のステージ（動作状態）が確認される（ステップ１１１）。一切の指令は音声で中央処理手段に対して命じられるので、中央処理手段はその機器が今どんな状態かを特定できる。そして音声データは間違いがなくとも、今それを受け付けられるかが調べられる（ステップ１１２）。電子レンジが作動していない状態で「停止せよ」と命じられても、応じることはできない。また、直前に受けた命令を実行中も応じられない。
【００５１】
さらに、中央処理手段は当該家庭のネット機器の構成を把握しているので、ネットに接続された他の機器の動作もチェックできる（ステップ１１３）。例えば炊飯器が動作を始めたばかりで、炊きあがるのが４０分後なのに電子レンジに温め直しの指示が出た時、受け付けていいのかを音声出力して操作者に問いかけ、再度の指示を呼びかけることも可能である。
【００５２】
かかる処理の後、受付が完了した旨を知らせる音声が出力され（ステップ１１４）、当該機器を所定の動作をさせるための作動出力がテーブルから検索される（ステップ１１５）。例えば電子レンジは熱源としてのマグネトロンやモータ、ランプなどの負荷を有するが、これらの負荷のどれをオンしどれをオフするかの作動状態チャートをあらかじめテーブルとして記憶させておく。これらの状態を４桁の１６進データで扱う場合、０１Ａ６をマグネトロンをフル出力で作動させ、ターンテーブルモータは回転、ランプは消灯する、というようにあらかじめ機器側と中央処理手段で定めておけば、作動指令として出力される（ステップ１１６）。
【００５３】
以上のプログラムにより、音声認識によりネットに接続された電気機器を中央そり手段が制御することができる。
【００５４】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、ネットワークに接続された複数の電気機器を、音声認識という人にやさしい操作系で操作でき、常に最新の音声認識技術を利用して高い認識率を維持しながら、経済的に利用できるシステムを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施例におけるネットワーク音声認識システムの構成を示すブロック図
【図２】同ネットワーク音声認識システムの構成を示す接続図
【図３】本発明の第２の実施例におけるネットワーク音声認識システムの構成を示す接続図
【図４】本発明の第３の実施例におけるネットワーク音声認識システムの構成を示すブロック図
【図５】本発明の第４の実施例におけるネットワーク音声認識システムの音声認識処理の構成を示すブロック図
【図６】本発明の第５の実施例における中央処理手段をプログラム処理とした構成のプログラムのフローチャート
【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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