(57)【要約】【課題】本発明の目的は高認識率を実現することのできる音声認識装置を提供すること。【解決手段】本発明の音声認識装置は、問いかけの語彙候補と応答の語彙候補と両語彙候補が結びつく確率とを関連づけたデータベースを記憶した記憶手段、この記憶手段を用いて取得した音声の語と語彙候補との同定処理を行う同定処理手段、及び、この同定手段による同定処理の結果に基づいて、上述した記憶手段に記憶されたデータベース内の確率を修正する修正手段を備えていることを特徴としている。この結果、問いかけの語彙と応答の語彙候補と両語彙候補が結びつく確率との関係を利用することで高い認識率を実現することができる。【選択図】　　　なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
問いかけの語彙候補と応答の語彙候補と両語彙候補が結びつく確率とを関連づけたデータベースを記憶した記憶手段、
前記記憶手段を用いて取得した音声の語と前記語彙候補との同定処理を行う同定処理手段、及び、
前記同定手段による同定処理の結果に基づいて、前記記憶手段に記憶された前記データベース内の前記確率を修正する修正手段を備えていることを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記データベースが、短期会話用データセットと長期会話用データセットとを有しており、
前記修正手段が、前記同定処理の結果に基づいて、前記短期会話用データセット及び前記長期会話用データセットに対してそれぞれ修正を行う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】
取得した音声の語を、問いかけの語彙候補と応答の語彙候補と両語彙候補が結びつく確率とを関連づけたデータベースを用いて同定処理を行ない、かつ、同定処理の結果に基づいて前記データベース内の前記確率を修正することを特徴とする音声認識方法。
【請求項４】
前記データベースが、短期会話用データセットと長期会話用データセットとを有しており、
前記同定処理の結果に基づいて、前記短期会話用データセット及び前記長期会話用データセットに対してそれぞれ修正を行うことを特徴とする請求項３に記載の音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声認識装置及び音声認識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
音声をデータとして取得し、このデータを処理して発話された内容を認識する音声認識装置が実用化されている。例えば、発話によって文章入力を行うアプリケーションや発話によって操作する車載ナビゲーションシステムなどには、音声認識エンジンが内蔵されている。現状の音声認識では、取得した音声をそのまま解析［音響モデルによる解析：音素解析］しても、その認識率は６０％〜８０％にとどまっている。これに加えて、文法論や語（音素）の繋がりを解析［言語モデルによる解析］を行って補完することで、認識率を８５％〜９５％まで上げている。
【０００３】
上述した音響モデルによる解析手法としては、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：Ｈｉｄｅｎ　Ｍａｒｋｏｖ　Ｍｏｄｅｌ）などの確率モデルを用いるものが有名である。また、上述した言語モデルによる解析手法として、バイグラムやトライグラムといったものがある。これらは、同一人物による同一発話内における一つの語彙を推定する手法で、一語彙中の初めの二つ又は三つの音（音素）から、その語彙全体を予測するものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
こうした音声認識の状況を踏まえ、発明者は更なる認識率向上を目指して鋭意研究を行い、言語モデルによる解析手法として有効な新たな手法を発明した。即ち、本発明の目的は、高認識率を実現することのできる音声認識装置及び方法を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の音声認識装置は、問いかけの語彙候補と応答の語彙候補と両語彙候補が結びつく確率とを関連づけたデータベースを記憶した記憶手段、記憶手段を用いて取得した音声の語と語彙候補との同定処理を行う同定処理手段、及び、同定手段による同定処理の結果に基づいて、記憶手段に記憶されたデータベース内の確率を修正する修正手段を備えていることを特徴としている。
【０００６】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の音声認識装置において、データベースが、短期会話用データセットと長期会話用データセットとを有しており、修正手段が、同定処理の結果に基づいて、短期会話用データセット及び長期会話用データセットに対してそれぞれ修正を行うことを特徴としている。
【０００７】
請求項３に記載の音声認識方法は、取得した音声の語を、問いかけの語彙候補と応答の語彙候補と両語彙候補が結びつく確率とを関連づけたデータベースを用いて同定処理を行ない、かつ、同定処理の結果に基づいてデータベース内の確率を修正することを特徴としている。
【０００８】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の音声認識方法において、データベースが、短期会話用データセットと長期会話用データセットとを有しており、同定処理の結果に基づいて、短期会話用データセット及び長期会話用データセットに対してそれぞれ修正を行うことを特徴としている。
【０００９】
なお、ここに言う確率は、学問としての確率・統計上の狭義の確率（１０回中１回起こる可能性がある場合を１／１０や１０％と表記するような確率）に限られず、ある事象が発生する可能性を相対的に示した広義の確率（上述した狭義の確率も含む）という意味も有するものである。
【００１０】
【発明の実施の形態】
上述したように、音声認識には音響モデルによる解析と、言語モデルによる解析とを併用して認識率を向上させている。従来の言語モデルによる解析では、上述したバイグラムやトライグラムなどが用いられるが、これらの手法には人と人との対話のやりとりは全く反映されていない。還元すれば、従来の言語モデルによる解析は、途中までの発話でその一語彙（単語）全体を予測するミクロ的な予測である。言語（例えば日本語）の文法や発話の経験則などに重点を置いて認識率を向上させようとした場合、このようなミクロ的予測だけでなく、問いかけに対する応答という対話に着目した予測、即ち、ミクロ的予測に対してマクロ的予測とも言うべき概念が有効であることを発明者は知見した。本発明は、このような知見に基づくものである。
【００１１】
本発明の音声認識装置は、入力部と演算処理部（同定処理手段・修正手段）と記憶部（記憶手段）とを有している。演算処理部と記憶部とはＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭ等からなる電子制御ユニット（ＥＣＵ）として構成されている。なお、記憶部に関しては、交換可能なハードディスクやＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等の光ディスクであっても良いし、これらが外付けされたものであっても良い。後述するデータベースなどは、これらの記憶部に記憶されている。入力部としてのマイクが上述したＥＣＵに接続されている。ＥＣＵ内のＣＰＵは、各種演算を行うと共に、その演算時の各種データはＣＰＵ内のキャッシュメモリやＲＡＭ内に保持される。
【００１２】
また、本実施形態の音声認識装置は、カーナビゲーションシステムに組み込まれているものであり、カーナビゲーションシステムが発する問いかけ（質問）に対する操作者の応答を認識しようとするものである。このため、カーナビゲーションシステム側が発する問いかけの文章（単語）に関しては認識処理を行う必要がなく、初めから装置自体が問いかけの文章（単語）に関しては把握している。
【００１３】
本実施形態の音声認識に用いるデータベースの構造を模式的に示したものを図１に示す。また、本実施形態の音声認識装置及び方法における音声認識過程を図２のフローチャートに示す。
【００１４】
まず、図１に基づいて、本実施形態の音声認識において使用するデータベースの構造について説明する。図１に示されるように、問いかけの語彙候補が行方向に並べられ、応答に関する語彙候補が列方向に並べられている行列状のデータセットを二組有している。そして、各問いかけの語彙候補に対して、各応答に関する語彙候補が出現する確率がその交点に記憶されている。
【００１５】
なお、上述したようにデータセットは二組ある。短期会話用データセットと長期会話用データセットである。短期会話用データセットとは、上述した確率が、比較的短い一連の会話中で出現する確率として記憶されているものである。一方、長期会話用データセットとは、上述した確率が、会話が行われたときにその会話中に出現する（ここでは、これを短期会話用に対応させて長期会話用と定義）確率として定義されているものである。二つのデータセットは、交点に記憶される確率のみが異なり（一時的に同じになる場合もあり得る）、行列状の語彙候補の配列は同一である。
【００１６】
例えば、短期間に行われる一連の対話の中で、全く同じ問いかけ（とそれに対する応答）がなされることは少ない（確率は低い）と言える。一方、長い目で見れば、会話の話者の人間性や興味の対象（趣味や趣向）等を考慮すれば、同じ問いかけが再度なされる可能性は高い（確率は高い）。即ち、短期的に見た場合と長期的に見た場合との確率の違いを加味することで認識率を向上させることができる。そこで、ここでは、二つのデータセットを用意して、これらのデータセットを有効に利用して認識率を向上させている。その具体的な利用方法については後述する。
【００１７】
次に、図２に示されるフローチャートに基づいて説明する。まず、上述したマイクなどで音声を取得する（ステップ２００）。取得した音声は、まず、音響モデルによる解析を行う（ステップ２０５）。音響モデルによる解析としては、隠れマルコフモデルや、本発明者が提案するＩｓｌａｎｄ（島）分析などによる解析が挙げられる。次いで、音響モデルによる解析での認識率が十分高いものであるか否かを判定する（ステップ２１０）。ここでは、認識率がαより大きければ、十分高いとしている。
【００１８】
認識率が十分高い場合、即ち、ステップ２１０が肯定される場合は、音響モデルによる解析のみで認識できたとし、認識を確定して（ステップ２１５）図２のフローチャートを抜ける。一方、ステップ２１０が否定される場合は、続いて、音響モデルによる解析での認識率が低すぎないか否かを判定する（ステップ２２０）。ここでは、認識率がβより小さい場合を低すぎるとしている。この場合は、取得した音声の認識は困難（音響モデルによる解析に加えて言語モデルによる解析を行っても困難）であるとして、再発話指示（ステップ２２５）を行なった後に図２のフローチャートを抜ける。
【００１９】
再発話指示は、認識に失敗した旨を知らせるエラー音（ビープ音）やエラー表示を行っても良いし、装置が有するスピーカーから合成音声や録音音声などで「再入力してください」と出力させても良い。再発話された音声を取得して、再びステップ２００から音声認識処理を行うこととなる。一方、ステップ２２０が否定される場合は、認識率は上述したβよりは高いがαには達しない状況といえる。この場合は、上述した対話（問いかけと応答）を考慮した言語モデルを用い解析を行う（ステップ２３０）。
【００２０】
その結果、認識率が十分高いものであるか否かを判定する（ステップ２３５）。認識率が十分高い場合、即ち、ステップ２３５が肯定される場合は、認識を確定する（ステップ２４０）。一方、ステップ２３５が否定される場合は、取得した音声の認識は困難（言語モデルによる解析を行ったが困難）であるとして、再発話指示（ステップ２２５）を行なった後に図２のフローチャートを抜ける。
【００２１】
ここで、各ステップの説明が上述したものと一部重複するが、上述したステップ２３０以降の言語モデルによる解析について以下に詳しく説明する。
【００２２】
始めて装置が使用されるとき、図１に示される二つのデータセット中の各確率は、初期値１００にリセットされている。二つのデータ設置は、この初期状態から音声認識をする度に修正され、修正されたデータセットが保存され（後述するが長期会話用データセットのみ保存される）、その後の音声認識に継続して使用される。本実施形態の場合は、まず、ナビゲーションシステムから問いかけの文章（あるいは単語、以下同じ）が合成音声や録音音声によって発せられる［図１中のａ］。この文章は、候補語彙として図１中の問いかけの語彙候補内に保存されている。
【００２３】
これに対して話者によって応答の文章が発話される。装置は、マイクなどによってこの発話された語彙を取得し（ステップ２００）、まず音響モデルを用いて解析を行う（ステップ２０５）。その結果、応答の語彙候補が検出される。このときの語彙候補は、図１の応答の語彙候補と完全に一致しない場合もあるが、その場合は最も似ているものが選択される［図１中のｂ］。このようにして行列中の（ａ，ｂ）が決定される（ステップ２３０）。この（ａ，ｂ）の確率が、短期会話用テーブルのａ行中の全ての要素中の確率に対して上位１０％以内であれば（ステップ２３５）、問いかけａに対する応答がｂであると認識する（ステップ２４０）。
【００２４】
（ａ，ｂ）に確定した後は、一対のデータセットを修正する。まず、短期会話用データセットに関してであるが、（ａ，ｂ）に保存されているデータに関しては−１０とし、ａ行中の（ａ，ｂ）以外の全データに関しては＋３とする。上述したように、短期的な会話中では、一度話されたやりとりが再び行われる可能性は低いと思われるので、（ａ，ｂ）のデータについてはその確率を低く修正する。また、ａ行中のその他のデータに関しては、短期的な会話では未だ使われていない語彙の方が既に使われた語彙よりも会話中に出てくる可能性が強いため、会話中に出現する可能性の確率を高くするように修正する。なお、短期的な会話としては、ナビゲーションシステムと操作者間での目的地設定、目的地探索、目的地周辺情報取得などが考えられる。
【００２５】
一方、長期会話用データセットに関してであるが、（ａ，ｂ）に保存されているデータに関しては＋５とし、ａ行中の（ａ，ｂ）以外の全データに関しては−２とする。上述したように、長いスパンで考えれば、似た話題が話されることが多く、一度認識されたやりとりが再び行われる可能性は高いと思われるので、（ａ，ｂ）のデータについてはその確率を高く修正する。また、ａ行中のその他のデータに関しては、いくつか想定される会話の中であまり行われない会話での語彙が今後の会話で出現する可能性が低いため、会話中に出現する可能性の確率を低くするように修正する。
【００２６】
このように二つのデータセットを修正している（ステップ２４５）。上述したように、ステップ２３５において、（ａ，ｂ）の確率から認識できたか否かを判断する際には、長期会話用データではなく短期会話用データセットに基づいて判断するのは、二つのデータセットがそれぞれ上述した性質を有しているからである。そして、話題が転換したか否かを判断し（ステップ２５０）、話題が転換していない場合はそのまま図２のフローチャートを終えるが、話題が転換している場合はそこまで使用していた短期会話用データセットを一回破棄し（ステップ２５５）、その時点での長期用データセットをそのままコピーする（ステップ２６０）。
【００２７】
その瞬間は二つのデータセットは同一であるが、再び認識処理が行われることで、それぞれのデータセットで異なる重み付けがなされ、認識率向上に寄与する。なお、話題が転換したか否かの判断は種々考えられる。例えば、発話の間隔が長かったときに話題が転換したと判断しても良いし、対話中に頻出する単語が変わった場合に話題が転換したと判断しても良い。あるいは、話題の転換時に頻出する語（例えば、「さて、」など）を検出した場合に話題が転換したと判断しても良い。本実施形態の場合は、ナビゲーションシステムの問いかけと操作者の応答というやりとりが前提となっているので、ナビゲーションシステム側で話題の転換を把握するのが容易である。
【００２８】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。例えば、上述した実施形態の装置は、ナビゲーションシステムに統合されており、問いかけの語彙については装置側が当初から把握しているというものであった。しかし、本発明は、問いかけ側と応答側の双方を音声認識によって把握しようとするものに対しても適用し得る。ただし、上述したように、装置側が発する問いかけに対する応答を認識という形態は、問いかけ側の語彙を特定できるので、本発明をより効果的に適用し得る形態であると言える。
【００２９】
【発明の効果】
請求項１及び請求項３に記載の音声認識装置・方法によれば、問いかけの語彙と応答の語彙候補と両語彙候補が結びつく確率との関係を利用して音声認識を行うことによって、高い認識率を得ることができる。特に、対象が対話形式に特化しているようであれば、その認識率や従来よりもより高い認識率を実現することも可能となる。
【００３０】
請求項２及び請求項４に記載の音声認識装置・方法によれば、データベース内に長期会話用データセットと短期会話用データセットを用意し、この二つのデータセットを用いて音声認識を行うことで、短いスパンでのある特定語彙の発話率と長いスパンでの発話率とに差があることを利用し、より高い認識率を実現することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の音声認識装置及び方法の一実施形態におけるデータベース構造を模式的に示した説明図である。
【図２】本発明の音声認識装置の一実施形態におけるデータベース構造を模式的に示した説明図である。
【図１】
2004012713.tif 000002
【図２】
2004012713.tif 000003