(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象話者の発話した、Ｎ文字（Ｎは２以上の整数）の単語文字に対する連続音声データに対して、音声認識候補の単語文字列を選択する音声認識候補文字列選択装置であって、
前記Ｎ文字の単語文字の１文字目に対応する、認識対象の複数種類の単語文字を所定の分類基準で分類してなる複数の単語文字セットから構成される単語文字セット群と、前記Ｎ文字の単語文字の２文字目からＮ文字目にそれぞれ対応し、且つこれら単語文字の並び順において１つ前の単語文字に対応する各単語文字セット群の各単語文字セット毎に対応する前記単語文字セット群とを有し、前記各単語文字セット群の各単語文字セットをノードとして、各単語文字の並び順にそれぞれ対応した単語文字セット群間の各ノードを木構造となるように接続してなる認識対象文字ネットワークを記憶する認識対象文字ネットワーク記憶手段と、
認識対象の複数種類の単語文字毎にそれぞれ対応し、各単語文字に対応する音声データから抽出される特徴ベクトル系列を入力とし、前記単語文字の種類に対する尤度を出力とする複数種類の単語認識モデルを記憶する単語認識モデル記憶手段と、
前記Ｎ文字の単語文字に対する連続音声データを取得する連続音声データ取得手段と、
前記認識対象文字ネットワークの前記Ｎ文字の単語文字にそれぞれ対応した各単語文字セット毎に、当該単語文字セットと接続する、前記Ｎ文字の単語文字の並び順において１つ前の単語文字に対応する単語文字セットに対応付けて記憶された尤度と、当該単語文字セットを構成する各単語文字に対応する前記単語認識モデルと、前記取得したＮ文字の単語文字に対応する各音声データとに基づき、各単語文字に対する各単語文字セット毎の尤度を算出し、当該算出した尤度に基づき、各単語文字セットにおいて最も尤度の大きくなる単語認識モデルに対応する単語文字及び尤度の情報を各ノードにそれぞれ対応付けて記録する認識結果記録手段と、
前記認識対象文字ネットワークにおける１文字目に対応する始端ノードからＮ文字目に対応する終端ノードまでのＮ個のノードに対する各接続経路の終端ノードに対して記録された各尤度の大きい方から順に、上位所定数の前記接続経路に対応した単語文字列を音声認識候補文字列として選択する音声認識候補文字列選択手段と、を備えることを特徴とする音声認識候補文字列選択装置。
【請求項２】
前記単語文字セット群は、前記認識対象の単語文字の種類間において、当該単語文字を発話したときの音響的類似性が比較的低い複数種類の単語文字から構成される単語文字セットから構成されることを特徴とする請求項１記載の音声認識候補文字列選択装置。
【請求項３】
前記単語認識モデルは、ＨＭＭ（Hidden Markov Model）によって構成されることを特徴とする請求項１又は請求項２記載の音声認識候補文字列選択装置。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の音声認識候補文字列選択装置と、
Ｍ文字（Ｍは、Ｍ＞Ｎの整数）の単語文字から構成される認識対象の複数種類の語彙にそれぞれ対応し、各語彙に対応する連続音声データから抽出される特徴ベクトル系列を入力とし、各語彙の種類に対する尤度を出力とする複数種類の語彙認識モデルを記憶する語彙認識モデル記憶手段と、
前記音声認識候補文字列選択装置によって選択された各音声認識候補文字列から始まる語彙に対応した語彙認識モデルを、前記語彙認識モデル記憶手段の記憶内容の中から選択する語彙認識モデル選択手段と、を備えることを特徴とする語彙認識モデル選択装置。
【請求項５】
前記語彙認識モデルは、ＨＭＭ（Hidden Markov Model）によって構成されることを特徴とする請求項４記載の語彙認識モデル選択装置。
【請求項６】
請求項４又は請求項５記載の語彙認識モデル選択装置と、
対象話者の発話した、前記Ｍ文字の語彙に対応した連続音声データを取得する語彙連続音声データ取得手段と、
前記語彙認識モデル選択装置において選択された語彙認識モデルと、前記取得された連続音声データとに基づき、各語彙認識モデルの語彙の種類に対する尤度を算出する語彙認識手段と、
前記語彙認識手段で算出した尤度に基づき、前記取得した語彙の連続音声データに対する音声認識結果を出力する音声認識結果出力手段と、を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項７】
請求項６記載の音声認識装置と、
前記音声認識装置の音声認識結果から所定の認識結果を選択する音声認識結果選択手段と、
前記選択された認識結果に対応する語彙を目的地名として、当該目的地までの地図上の経路を探索する経路探索手段と、を備えることを特徴とするカーナビゲーションシステム。
【請求項８】
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の音声認識候補文字列選択装置と、
前記音声認識候補文字列選択装置によって選択された音声認識候補文字列から所定の文字列を選択する音声認識結果文字列選択手段と、
前記選択された音声認識結果文字列を電話番号として、当該電話番号にダイヤル発信するダイヤル発信手段と、を備えることを特徴とする音声ダイヤルシステム。
【請求項９】
対象話者の発話した、Ｎ文字（Ｎは２以上の整数）の単語文字に対する連続音声データに対して、音声認識候補の単語文字列を選択する音声認識候補文字列選択プログラムであって、
前記Ｎ文字の単語文字に対する連続音声データを取得する連続音声データ取得ステップと、
前記Ｎ文字の単語文字の１文字目に対応する、認識対象の複数種類の単語文字を所定の分類基準で分類してなる複数の単語文字セットから構成される単語文字セット群と、前記Ｎ文字の単語文字の２文字目からＮ文字目にそれぞれ対応し、且つこれら単語文字の並び順において１つ前の単語文字に対応する各単語文字セット群の各単語文字セット毎に対応する前記単語文字セット群とを有し、前記各単語文字セット群の各単語文字セットをノードとして、各単語文字の並び順にそれぞれ対応した単語文字セット群間の各ノードを木構造となるように接続してなる認識対象文字ネットワークの前記Ｎ文字の単語文字にそれぞれ対応した単語文字セット毎に、当該単語文字セットと接続する、前記Ｎ文字の単語文字の並び順において１つ前の単語文字に対応する単語文字セットに対応付けて記憶された尤度と、当該単語文字セットを構成する各単語文字に対応する前記単語認識モデルと、前記取得したＮ文字の単語文字に対応する各音声データとに基づき、各単語文字に対する各単語文字セット毎の尤度を算出し、当該算出した尤度に基づき、各単語文字セットにおいて最も尤度の大きくなる単語認識モデルに対応する単語文字及び尤度の情報を各ノードにそれぞれ対応付けて記録する認識結果記録ステップと、
前記認識対象文字ネットワークにおける１文字目に対応する始端ノードからＮ文字目に対応する終端ノードまでのＮ個のノードに対する各接続経路の終端ノードに対して記録された各尤度の大きい方から順に、上位所定数の前記接続経路に対応した単語文字列を音声認識候補文字列として選択する音声認識候補文字列選択ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴とする音声認識候補文字列選択プログラム。
【請求項１０】
請求項９記載の音声認識候補文字列選択プログラムと、
前記音声認識候補文字列選択ステップにおいて選択された各音声認識候補文字列から始まる語彙に対応した語彙認識モデルを、Ｍ文字（Ｍは、Ｍ＞Ｎの整数）の単語文字から構成される認識対象の複数種類の語彙にそれぞれ対応し、各語彙に対応する連続音声データから抽出される特徴ベクトル系列を入力とし、各語彙の種類に対する尤度を出力とする複数種類の語彙認識モデルが記憶された語彙認識モデル記憶手段の記憶内容の中から選択する語彙認識モデル選択ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムと、を含むことを特徴とする語彙認識モデル選択プログラム。
【請求項１１】
請求項１０記載の語彙認識モデル選択プログラムと、
対象話者の発話した、前記Ｍ文字の語彙に対応した連続音声データを取得する語彙連続音声データ取得ステップと、
前記語彙認識モデル選択ステップにおいて選択された語彙認識モデルと、前記取得された連続音声データとに基づき、各語彙認識モデルの語彙の種類に対する尤度を算出する語彙認識ステップと、
前記語彙認識ステップにおいて算出された尤度に基づき、前記取得した語彙の連続音声データに対する音声認識結果を出力する音声認識結果出力ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムと、を含むことを特徴とする音声認識プログラム。
【請求項１２】
対象話者の発話した、Ｎ文字（Ｎは２以上の整数）の単語文字に対する連続音声データに対して、音声認識候補の単語文字列を選択する音声認識候補文字列選択方法であって、
前記Ｎ文字の単語文字に対する連続音声データを取得する連続音声データ取得ステップと、
前記Ｎ文字の単語文字の１文字目に対応する、認識対象の複数種類の単語文字を所定の分類基準で分類してなる複数の単語文字セットから構成される単語文字セット群と、前記Ｎ文字の単語文字の２文字目からＮ文字目にそれぞれ対応し、且つこれら単語文字の並び順において１つ前の単語文字に対応する各単語文字セット群の各単語文字セット毎に対応する前記単語文字セット群とを有し、前記各単語文字セット群の各単語文字セットをノードとして、各単語文字の並び順にそれぞれ対応した単語文字セット群間の各ノードを木構造となるように接続してなる認識対象文字ネットワークの前記Ｎ文字の単語文字にそれぞれ対応した単語文字セット毎に、当該単語文字セットと接続する、前記Ｎ文字の単語文字の並び順において１つ前の単語文字に対応する単語文字セットに対応付けて記憶された尤度と、当該単語文字セットを構成する各単語文字に対応する前記単語認識モデルと、前記取得したＮ文字の単語文字に対応する各音声データとに基づき、各単語文字に対する各単語文字セット毎の尤度を算出し、当該算出した尤度に基づき、各単語文字セットにおいて最も尤度の大きくなる単語認識モデルに対応する単語文字及び尤度の情報を各ノードにそれぞれ対応付けて記録する認識結果記録ステップと、
前記認識対象文字ネットワークにおける１文字目に対応する始端ノードからＮ文字目に対応する終端ノードまでのＮ個のノードに対する各接続経路の終端ノードに対して記録された各尤度の大きい方から順に、上位所定数の前記接続経路に対応した単語文字列を音声認識候補文字列として選択する音声認識候補文字列選択ステップと、を含むことを特徴とする音声認識候補文字列選択方法。
【請求項１３】
請求項１２記載の音声認識候補文字列選択方法における、前記連続音声データ取得ステップと、前記認識結果記録ステップと、前記音声認識候補文字列選択ステップと、
前記音声認識候補文字列選択ステップにおいて選択された各音声認識候補文字列から始まる語彙に対応した語彙認識モデルを、Ｍ文字（Ｍは、Ｍ＞Ｎの整数）の単語文字から構成される認識対象の複数種類の語彙にそれぞれ対応し、各語彙に対応する連続音声データから抽出される特徴ベクトル系列を入力とし、各語彙の種類に対する尤度を出力とする複数種類の語彙認識モデルが記憶された語彙認識モデル記憶手段の記憶内容の中から選択する語彙認識モデル選択ステップと、を含むことを特徴とする語彙認識モデル選択方法。
【請求項１４】
請求項１３記載の語彙認識モデル選択方法における、前記連続音声データ取得ステップと、前記認識結果記録ステップと、前記音声認識候補文字列選択ステップと、前記語彙認識モデル選択ステップと、
対象話者の発話した、前記Ｍ文字の語彙に対応した連続音声データを取得する語彙連続音声データ取得ステップと、
前記語彙認識モデル選択ステップにおいて選択された語彙認識モデルと、前記取得された連続音声データとに基づき、各語彙認識モデルの語彙の種類に対する尤度を算出する語彙認識ステップと、
前記語彙認識ステップにおいて算出された尤度に基づき、前記取得した語彙の連続音声データに対する音声認識結果を出力する音声認識結果出力ステップと、を含むことを特徴とする音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識に係り、特に、音声認識に用いる音声認識モデルの選択において使用する木構造ネットワークのメモリ量を軽減するのに好適な音声認識候補文字列選択装置、語彙認識モデル選択装置、音声認識装置、カーナビゲーションシステム、音声ダイヤルシステム、音声認識候補文字列選択プログラム、語彙認識モデル選択プログラム、音声認識プログラム、音声認識候補文字列選択方法、語彙認識モデル選択方法及び音声認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
連続音声認識を実現する手法として、隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model, HMM）による手法が一般に用いられている。ＨＭＭが広く用いられる大きな理由として、演算量やメモリに関して低コストで実現できるViterbiアルゴリズムを用いたデコード手法が存在することがあげられる。このViterbiアルゴリズムについては「音声・音情報のディジタル信号処理」（鹿野清宏、中村哲、伊勢史郎共著、（株）昭晃堂）の第４章に記載されている。しかしながら、一般的なViterbiアルゴリズムは語彙履歴の管理に最尤検索を用いるためＮ−Ｂｅｓｔ（Ｎ最良検索、複数候補）を求めることはできない。
従って、連続音声認識において、このＮ−Ｂｅｓｔ検索を可能にし、最適なＮ−Ｂｅｓｔの結果を得るためには、木構造のネットワークを構築する必要がある（非特許文献１参照）。
【０００３】
例えば、Ｘ文字（Ｘは２以上の整数）のアルファベットを連続して発声した場合の、各アルファベットの種類の認識に対して、従来は、図１３に示すように、各アルファベットの発声順に、各アルファベットに対してＡ〜Ｚまでのアルファベットのグループを対応付け、当該アルファベットのグループをノードとした木構造ネットワークを構成していた。このネットワーク構成の場合は、Ｘ−１文字目までは、各グループ毎に発声されたアルファベットに最も類似したアルファベットをグループから選択し、Ｘ文字目に対しては複数の候補（例えば、グループに含まれるアルファベット全て）を選択することができるが、Ｘ−１文字目までの認識が誤っていた場合に、Ｘ文字目において複数候補が選択できたとしても、全ての組み合わせが誤りとなってしまう。
【０００４】
これに対して、途中で認識結果が誤っていても他の接続経路でそれを補えるように、図１４に示すように、１文字目からＸ文字目まで、各グループにおけるＡ〜Ｚの全てに対して複数候補を選択できるような木構造ネットワーク構成が考えられる。
【非特許文献１】ＩＴ  ｔｅｘｔ  音声認識システム、Ｐ１００〜Ｐ１０２、オーム社、平成１３年発行）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記全候補に対応した木構造ネットワークを用いたＮ−Ｂｅｓｔ検索は、全文字種に対して経路が生成されるため、認識対象語彙の文字数（桁数）の増加に伴ってネットワークサイズが大幅に増加し、特に４文字以上の連続認識を行なうときには、木構造ネットワークの構築に必要なメモリサイズが著しく増加し、例えば、メモリの大容量化が困難な組み込みシステムなどでは使用できなくなるといったような問題が発生する恐れがある。
【０００６】
そこで、本発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであって、語彙の音声認識に用いる語彙認識モデルの複数候補の選択において使用する木構造ネットワークのメモリ量を軽減するのに好適な音声認識候補文字列選択装置、語彙認識モデル選択装置、音声認識装置、カーナビゲーションシステム、音声ダイヤルシステム、音声認識候補文字列選択プログラム、語彙認識モデル選択プログラム、音声認識プログラム、音声認識候補文字列選択方法、語彙認識モデル選択方法及び音声認識方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明に係る請求項１記載の音声認識候補文字列選択装置は、
対象話者の発話した、Ｎ文字（Ｎは２以上の整数）の単語文字に対する連続音声データに対して、音声認識候補の単語文字列を選択する音声認識候補文字列選択装置であって、
前記Ｎ文字の単語文字の１文字目に対応する、認識対象の複数種類の単語文字を所定の分類基準で分類してなる複数の単語文字セットから構成される単語文字セット群と、前記Ｎ文字の単語文字の２文字目からＮ文字目にそれぞれ対応し、且つこれら単語文字の並び順において１つ前の単語文字に対応する各単語文字セット群の各単語文字セット毎に対応する前記単語文字セット群とを有し、前記各単語文字セット群の各単語文字セットをノードとして、各単語文字の並び順にそれぞれ対応した単語文字セット群間の各ノードを木構造となるように接続してなる認識対象文字ネットワークを記憶する認識対象文字ネットワーク記憶手段と、
認識対象の複数種類の単語文字毎にそれぞれ対応し、各単語文字に対応する音声データから抽出される特徴ベクトル系列を入力とし、前記単語文字の種類に対する尤度を出力とする複数種類の単語認識モデルを記憶する単語認識モデル記憶手段と、
前記Ｎ文字の単語文字に対する連続音声データを取得する連続音声データ取得手段と、
前記認識対象文字ネットワークの前記Ｎ文字の単語文字にそれぞれ対応した各単語文字セット毎に、当該単語文字セットと接続する、前記Ｎ文字の単語文字の並び順において１つ前の単語文字に対応する単語文字セットに対応付けて記憶された尤度と、当該単語文字セットを構成する各単語文字に対応する前記単語認識モデルと、前記取得したＮ文字の単語文字に対応する各音声データとに基づき、各単語文字に対する各単語文字セット毎の尤度を算出し、当該算出した尤度に基づき、各単語文字セットにおいて最も尤度の大きくなる単語認識モデルに対応する単語文字及び尤度の情報を各ノードにそれぞれ対応付けて記録する認識結果記録手段と、
前記認識対象文字ネットワークにおける１文字目に対応する始端ノードからＮ文字目に対応する終端ノードまでのＮ個のノードに対する各接続経路の終端ノードに対して記録された各尤度の大きい方から順に、上位所定数の前記接続経路に対応した単語文字列を音声認識候補文字列として選択する音声認識候補文字列選択手段と、を備えることを特徴としている。
【０００８】
このような構成であれば、連続音声データ取得手段によって、Ｎ文字の単語文字に対する連続音声データを取得することが可能であり、単語認識モデル記憶手段によって、認識対象の複数種類の単語文字毎にそれぞれ対応し、各単語文字に対応する音声データから抽出される特徴ベクトル系列を入力とし、前記単語文字の種類に対する尤度を出力とする複数種類の単語認識モデルを記憶することが可能であり、認識結果記録手段によって、前記Ｎ文字の単語文字の１文字目に対応した、認識対象の複数種類の単語文字を所定の分類基準で分類してなる複数の単語文字セットから構成される単語文字セット群と、前記Ｎ文字の単語文字の２文字目からＮ文字目にそれぞれ対応し、且つこれら単語文字の並び順において１つ前の単語文字に対応する各単語文字セット群の各単語文字セット毎に対応する前記単語文字セット群とを有し、前記各単語文字セット群の各単語文字セットをノードとして、各単語文字の並び順にそれぞれ対応した単語文字セット群間の各ノードを木構造となるように接続してなる認識対象文字ネットワークの前記Ｎ文字の単語文字にそれぞれ対応した単語文字セット毎に、当該単語文字セットを構成する各単語文字に対応する前記単語認識モデルと、前記取得したＮ文字の単語文字に対応する各音声データとに基づき、各単語文字に対する各単語文字セット毎の尤度を算出し、当該算出した尤度に基づき、各単語文字セットにおいて最も尤度の大きくなる単語認識モデルに対応する単語文字及び尤度の情報を各ノードにそれぞれ対応付けて記録することが可能である。
【０００９】
更に、音声認識候補文字列選択手段によって、前記認識対象文字ネットワークにおける１文字目に対応する始端ノードからＮ文字目に対応する終端ノードまでのＮ個のノードに対する各接続経路の終端ノードに対して記録された各尤度の大きい方から順に、上位所定数の前記接続経路に対応した単語文字列を音声認識候補文字列として選択することが可能である。
つまり、各単語文字を分類して単語文字セットを構成する際に、例えば、各セットを構成する単語文字を発話したときの各単語文字間の音響的特徴がそれぞれ異なるように各単語文字セットの分類を行うことで、音響的特徴が類似した単語文字が、単語文字セット群を構成する複数の単語文字セットにばらけて存在することになる。
【００１０】
従って、対象話者の発話した各単語文字に対する音声データに対して、当該単語文字に対応する各単語文字セットを構成する単語文字にそれぞれ対応した単語認識モデルを用いて尤度を算出し、当該算出した尤度が最も大きくなるモデルに対応した単語文字を一つ選択することで、認識対象文字ネットワークにおいては、音声認識候補として適切な文字列を構成するのに十分な接続経路が構成されることとなり、且つノードの最小単位が単語文字セットとなるので木構造ネットワークの規模が従来に比して小さくなる。
【００１１】
これにより、各接続経路毎に認識結果の単語文字を連結して構成される文字列の中から適切な音声認識候補文字列を選択することができると共に、当該音声認識候補文字列の選択処理に必要な認識対象文字ネットワークのメモリサイズを従来に比して小さくすることができる。
ここで、上記単語文字とは、数字、アルファベット（ラテン文字、ヘブライ文字、アラビア文字、ローマ字等）、仮名などを含むものであり、例えば、最終的な音声認識対象が地名や道路名等の単体の文字列の場合は当該文字列を構成する各文字が単語文字となり、最終的な音声認識対象が複数の文字列から構成される文章や英語数字列等であった場合は、文章を構成する各文字列（Ｉ、ａｍ、ｙｏｕ、ａｒｅ、Ｉｔ、ｐｅｎ・・・）や英語数字列を構成する各英語数字（ｚｅｒｏ、ｏｕ、ｏｎｅ、ｔｗｏ、・・・、ｎｉｎｅ）となる。以下、請求項９記載の音声認識候補文字列選択プログラム及び請求項１２記載の音声認識候補文字列選択方法において同じである。
【００１２】
また、上記単語文字セットとは、認識対象の複数種類の単語文字を所定の分類基準、例えば、単語文字を発音したときの各単語文字の音響的特徴に基づいて、認識対象の複数種類の単語文字を、複数のグループに分類した場合の各グループのことである。以下、請求項９記載の音声認識候補文字列選択プログラム及び請求項１２記載の音声認識候補文字列選択方法において同じである。
【００１３】
また、上記連続音声データとは、対象話者が複数の単語文字を連続発声したときの音声データである。以下、請求項９記載の音声認識候補文字列選択プログラム及び請求項１２記載の音声認識候補文字列選択方法において同じである。
また、上記木構造とは、公知のグラフ理論において、単連結で閉路を持たないグラフのことである。以下、請求項９記載の音声認識候補文字列選択プログラム及び請求項１２記載の音声認識候補文字列選択方法において同じである。
【００１４】
また、上記単語認識モデルとは、一般に音響モデルと呼ばれ、高精度の音声認識を実現するために、公知のケプストラムや、公知のＭＦＣＣ（Mel-Frequency Cepstrum Coefficient）等の高次元（１０〜３０次元）の特徴パラメータ（特徴ベクトル系列ともいう）を利用して生成されるものである。また、単語認識モデルは、各音素文字の種類毎に対応しており、例えば、各音素文字に対応する音声データから抽出される特徴ベクトル系列から、各単語認識モデルに対応した音素文字の種類に対する尤度を出力できるものである。以下、請求項９記載の音声認識候補文字列選択プログラム及び請求項１２記載の音声認識候補文字列選択方法において同じである。
【００１５】
更に、請求項２に係る発明は、請求項１記載の音声認識候補文字列選択装置において、
前記単語文字セット群は、前記認識対象の単語文字の種類間において、当該単語文字を発話したときの音響的類似性が比較的低い複数種類の単語文字から構成される単語文字セットから構成されることを特徴としている。
このような構成であれば、例えば、それぞれ発音の類似しない単語文字の組合せで単語文字セットが構成されることになり、発音が類似している単語文字は、各単語文字セットにばらけて存在することになるので、対象話者の発話した単語文字の音声データに対して、各単語文字セット毎に、各音素文字に対応する単語認識モデルを用いた尤度計算を行って最大尤度の音素文字を記録した場合に、音響的に比較的類似性の低い（音声認識候補になりにくい）単語文字が選択対象から排除されやすくなり、一方、対象話者の発話した単語文字の音声データの音声に音響的に比較的類似性の高い単語文字は最大尤度となりやすく、選択対象に残りやすくなるので、音声認識対象として有効な単語文字列を損なうことなく認識対象文字ネットワークに必要なメモリ量を従来に比して小さくすることができる。
【００１６】
更に、請求項３に係る発明は、請求項１又は請求項２記載の音声認識候補文字列選択装置において、
前記単語認識モデルは、ＨＭＭ（Hidden Markov Model）によって構成されることを特徴としている。
このような構成であれば、公知のＨＭＭを用いることにより、時間的概念を伴う音声を適切にモデル化することができるので、より高精度に単語文字に対応した音声を認識する（最大尤度モデルを選定する）ことができる。
【００１７】
ここで、ＨＭＭは時系列信号の確率モデルであり、複数の定常信号源の間を遷移することで、非定常な時系列信号をモデル化する。例えば、音声は話すスピードによりその時間的長さが変わり、発話内容により、周波数上で特徴的な形状（スペクトル包絡という）を示すが、その形状は発声する人、環境、内容等に依存し、揺らぎが生じる。ＨＭＭはそのような揺らぎを吸収することができる統計的モデルである。ＨＭＭは、どのような単位で定義されても良く（例えば、音声認識をするのであれば語彙や音素）、各ＨＭＭ（ここで「各」というのは例えば語彙であれば複数の語彙が存在し、音素においても複数の音素が存在するため。）は、図１５に示すように、複数の状態からなり、各状態は統計的に学習された、状態遷移確率（ａ）と出力確率（ｂ：正規分布、混合正規分布等の確率分布）で構成されている。例えば、遷移確率は音声の時間伸縮の揺らぎを、出力確率はスペクトルの揺らぎを吸収する。
【００１８】
一方、上記目的を達成するために、本発明に係る請求項４記載の語彙認識モデル選択装置は、
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の音声認識候補文字列選択装置と、
Ｍ文字（Ｍは、Ｍ＞Ｎの整数）の単語文字から構成される認識対象の複数種類の語彙にそれぞれ対応し、各語彙に対応する連続音声データから抽出される特徴ベクトル系列を入力とし、各語彙の種類に対する尤度を出力とする複数種類の語彙認識モデルを記憶する語彙認識モデル記憶手段と、
前記音声認識候補文字列選択装置によって選択された各音声認識候補文字列から始まる語彙に対応した語彙認識モデルを、前記語彙認識モデル記憶手段の記憶内容の中から選択する語彙認識モデル選択手段と、を備えることを特徴としている。
【００１９】
このような構成であれば、音響的に比較的類似性の低い（音声認識候補になりにくい）単語文字が選択対象から排除されやすくなり、且つ対象話者の発話した単語文字の音声データの音声に音響的に比較的類似性の高い単語文字は最大尤度となりやすく、選択対象に残りやすくなる認識対象文字ネットワークを用いて選択された音声認識候補文字列から始まる音声認識対象の語彙認識モデルを選択することができるので、この選択された語彙認識モデルを用いて音声認識を行うことで、音声認識候補文字列から始まる語彙の音声認識処理を行う語彙認識モデルの数を認識精度を維持したまま少数化できると共に、当該少数化により認識処理を高速化することができる。
【００２０】
ここで、上記語彙とは、上記複数の単語文字によって構成される、何らかの意味を有した文字列であり、例えば、地名（ストリート名などを含む）、人名、商品名、暗証番号、文章等を含むものである。
また、上記語彙認識モデルは、上記単語認識モデルと同様に、公知のケプストラムや、公知のＭＦＣＣ（Mel-Frequency Cepstrum Coefficient）等の高次元（１０〜３０次元）の特徴パラメータを利用して生成されるものである。
【００２１】
更に、請求項５に係る発明は、請求項４記載の語彙認識モデル選択装置において、
前記単語認識モデルは、ＨＭＭ（Hidden Markov Model）によって構成されることを特徴としている。
このような構成であれば、公知のＨＭＭを用いることにより、時間的概念を伴う音声を適切にモデル化することができるので、より高精度に語彙に対応した音声を認識（最大尤度モデルを選定）可能な語彙認識モデルを選択することができる。
【００２２】
また、上記目的を達成するために、本発明に係る請求項６記載の音声認識装置は、
請求項４又は請求項５記載の語彙認識モデル選択装置と、
対象話者の発話した、前記Ｍ文字の語彙に対応した連続音声データを取得する語彙連続音声データ取得手段と、
前記語彙認識モデル選択装置において選択された語彙認識モデルと、前記取得された連続音声データとに基づき、各語彙認識モデルの語彙の種類に対する尤度を算出する語彙認識手段と、
前記語彙認識手段で算出した尤度に基づき、前記取得した語彙の連続音声データに対する音声認識結果を出力する音声認識結果出力手段と、を備えることを特徴としている。
【００２３】
このような構成であれば、対象話者の発話した単語文字の音声データの音声に音響的に比較的類似した単語文字によって構成される文字列の中から選択された、音声認識候補文字列から始まる語彙に対応する語彙認識モデルを用いて音声認識処理を行うことができるので、音声認識候補文字列から始まる語彙の音声認識処理を高速且つ精度良く行うことができる。
【００２４】
また、上記目的を達成するために、本発明に係る請求項７記載のカーナビゲーションシステムは、
請求項６記載の音声認識装置と、
前記音声認識装置の音声認識結果から所定の認識結果を選択する音声認識結果選択手段と、
前記選択された認識結果に対応する語彙を目的地名として、当該目的地までの地図上の経路を探索する経路探索手段と、を備えることを特徴としている。
このような構成であれば、音声認識結果選択手段によって、前記音声認識装置の音声認識結果から所定の認識結果の語彙を選択することが可能であり、経路探索手段によって、前記選択された認識結果の語彙を目的地名として、当該目的地までの地図上の経路を探索することが可能である。
【００２５】
従って、例えば、本装置を自動車内に設置し、且つ、対象者が自動車の運転手である場合に、対象話者が連続発話した、目的地名を構成する単語文字の最初のＮ文字の連続音声データに基づき、木構造ネットワーク（認識文字対象ネットワーク）を用いて音声認識候補文字列を選択し、当該選択した音声認識候補文字列に基づき語彙認識モデルの候補を選択し、当該選択した語彙認識モデルを用いて目的地名を示す語彙の連続音声データの音声認識を行うことができるので、高速且つ精度良く目的地名を認識することができ、より高速且つ正確に目的地までの経路探索を行うことが可能である。
ここで、カーナビゲーションシステムは、慣性航法装置やＧＰＳ(全地球位置評定衛星システム)を利用して、自動車の運行時に運転者等の乗員に対して、ディスプレイ画面上に現在位置や目的地への走行経路案内等を行なう公知の装置である。
【００２６】
また、上記目的を達成するために、請求項８記載のダイヤル発信システムは、
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の音声認識候補文字列選択装置と、
前記音声認識候補文字列選択装置によって選択された音声認識候補文字列から所定の文字列を選択する音声認識結果文字列選択手段と、
前記選択された音声認識結果文字列を電話番号として、当該電話番号にダイヤル発信するダイヤル発信手段と、を備えることを特徴としている。
このような構成であれば、音声認識結果文字列選択手段によって、前記音声認識候補文字列選択装置によって選択された音声認識候補文字列から所定の文字列を選択することが可能であり、ダイヤル発信手段によって、前記選択された音声認識結果文字列を電話番号として、当該電話番号にダイヤル発信することが可能である。
【００２７】
従って、例えば、本装置を携帯電話機や据え置き型の電話機等に適用することで、対象話者が連続発話した、電話番号を構成する単語文字（例えば、英語数字）列の連続音声データに基づき、木構造ネットワーク（認識対象文字ネットワーク）を用いて音声認識候補文字列を選択し、当該音声認識候補文字列から選択した所定の文字列を電話番号としてダイヤル発信を行うことができるので、高速且つ精度良く電話番号を認識することが可能であると共に、簡易に目的の電話番号に電話をかけることが可能である。また、上記所定の文字列としては、例えば、終端ノードの尤度が最大のものを選択するなど、木構造ネットワーク（認識対象文字ネットワーク）の終端ノードに対して記録された尤度に基づき選択するようにしても良い。また、上記音声認識候補文字列の選択は、これら文字列の複数候補を携帯電話の液晶画面等の表示部に表示し、表示された候補の中からユーザが任意のものを選択できるようにしても良い。
【００２８】
また、上記目的を達成するために、本発明に係る請求項９記載の音声認識候補文字列選択プログラムは、
対象話者の発話した、Ｎ文字（Ｎは２以上の整数）の単語文字に対する連続音声データに対して、音声認識候補の単語文字列を選択する音声認識候補文字列選択プログラムであって、
前記Ｎ文字の単語文字に対する連続音声データを取得する連続音声データ取得ステップと、
前記Ｎ文字の単語文字の１文字目に対応する、認識対象の複数種類の単語文字を所定の分類基準で分類してなる複数の単語文字セットから構成される単語文字セット群と、前記Ｎ文字の単語文字の２文字目からＮ文字目にそれぞれ対応し、且つこれら単語文字の並び順において１つ前の単語文字に対応する各単語文字セット群の各単語文字セット毎に対応する前記単語文字セット群とを有し、前記各単語文字セット群の各単語文字セットをノードとして、各単語文字の並び順にそれぞれ対応した単語文字セット群間の各ノードを木構造となるように接続してなる認識対象文字ネットワークの前記Ｎ文字の単語文字にそれぞれ対応した単語文字セット毎に、当該単語文字セットと接続する、前記Ｎ文字の単語文字の並び順において１つ前の単語文字に対応する単語文字セットに対応付けて記憶された尤度と、当該単語文字セットを構成する各単語文字に対応する前記単語認識モデルと、前記取得したＮ文字の単語文字に対応する各音声データとに基づき、各単語文字に対する各単語文字セット毎の尤度を算出し、当該算出した尤度に基づき、各単語文字セットにおいて最も尤度の大きくなる単語認識モデルに対応する単語文字及び尤度の情報を各ノードにそれぞれ対応付けて記録する認識結果記録ステップと、
前記認識対象文字ネットワークにおける１文字目に対応する始端ノードからＮ文字目に対応する終端ノードまでのＮ個のノードに対する各接続経路の終端ノードに対して記録された各尤度の大きい方から順に、上位所定数の前記接続経路に対応した単語文字列を音声認識候補文字列として選択する音声認識候補文字列選択ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴としている。
このような構成であれば、プログラムがコンピュータに読み込まれ、コンピュータが読み込まれたプログラムを実行することで請求項１記載の音声認識候補文字列選択装置と同等の作用及び効果が得られる。
【００２９】
また、上記目的を達成するために、本発明に係る請求項１０記載の語彙認識モデル選択プログラムは、
請求項９記載の音声認識候補文字列選択プログラムと、
前記音声認識候補文字列選択ステップにおいて選択された各音声認識候補文字列から始まる語彙に対応した語彙認識モデルを、Ｍ文字（Ｍは、Ｍ＞Ｎの整数）の単語文字から構成される認識対象の複数種類の語彙にそれぞれ対応し、各語彙に対応する連続音声データから抽出される特徴ベクトル系列を入力とし、各語彙の種類に対する尤度を出力とする複数種類の語彙認識モデルが記憶された語彙認識モデル記憶手段の記憶内容の中から選択する語彙認識モデル選択ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムと、を含むことを特徴としている。
このような構成であれば、プログラムがコンピュータに読み込まれ、コンピュータが読み込まれたプログラムを実行することで請求項４記載の語彙認識モデル選択装置と同等の作用及び効果が得られる。
【００３０】
また、上記目的を達成するために、本発明に係る請求項１１記載の音声認識プログラムは、
請求項１０記載の語彙認識モデル選択プログラムと、
対象話者の発話した、前記Ｍ文字の語彙に対応した連続音声データを取得する語彙連続音声データ取得ステップと、
前記語彙認識モデル選択ステップにおいて選択された語彙認識モデルと、前記取得された連続音声データとに基づき、各語彙認識モデルの語彙の種類に対する尤度を算出する語彙認識ステップと、
前記語彙認識ステップにおいて算出された尤度に基づき、前記取得した語彙の連続音声データに対する音声認識結果を出力する音声認識結果出力ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムと、を含むことを特徴としている。
このような構成であれば、プログラムがコンピュータに読み込まれ、コンピュータが読み込まれたプログラムを実行することで請求項６記載の音声認識候補文字列選択装置と同等の作用及び効果が得られる。
【００３１】
また、上記目的を達成するために、本発明に係る請求項１２記載の音声認識候補文字列選択方法は、
対象話者の発話した、Ｎ文字（Ｎは２以上の整数）の単語文字に対する連続音声データに対して、音声認識候補の単語文字列を選択する音声認識候補文字列選択方法であって、
前記Ｎ文字の単語文字に対する連続音声データを取得する連続音声データ取得ステップと、
前記Ｎ文字の単語文字の１文字目に対応する、認識対象の複数種類の単語文字を所定の分類基準で分類してなる複数の単語文字セットから構成される単語文字セット群と、前記Ｎ文字の単語文字の２文字目からＮ文字目にそれぞれ対応し、且つこれら単語文字の並び順において１つ前の単語文字に対応する各単語文字セット群の各単語文字セット毎に対応する前記単語文字セット群とを有し、前記各単語文字セット群の各単語文字セットをノードとして、各単語文字の並び順にそれぞれ対応した単語文字セット群間の各ノードを木構造となるように接続してなる認識対象文字ネットワークの前記Ｎ文字の単語文字にそれぞれ対応した単語文字セット毎に、当該単語文字セットと接続する、前記Ｎ文字の単語文字の並び順において１つ前の単語文字に対応する単語文字セットに対応付けて記憶された尤度と、当該単語文字セットを構成する各単語文字に対応する前記単語認識モデルと、前記取得したＮ文字の単語文字に対応する各音声データとに基づき、各単語文字に対する各単語文字セット毎の尤度を算出し、当該算出した尤度に基づき、各単語文字セットにおいて最も尤度の大きくなる単語認識モデルに対応する単語文字及び尤度の情報を各ノードにそれぞれ対応付けて記録する認識結果記録ステップと、
前記認識対象文字ネットワークにおける１文字目に対応する始端ノードからＮ文字目に対応する終端ノードまでのＮ個のノードに対する各接続経路の終端ノードに対して記録された各尤度の大きい方から順に、上位所定数の前記接続経路に対応した単語文字列を音声認識候補文字列として選択する音声認識候補文字列選択ステップと、を含むことを特徴としている。
これにより、請求項１記載の音声認識候補文字列選択装置と同等の効果が得られる。
【００３２】
また、上記目的を達成するために、本発明に係る請求項１３記載の語彙認識モデル選択方法は、
請求項１２記載の音声認識候補文字列選択方法における、前記連続音声データ取得ステップと、前記認識結果記録ステップと、前記音声認識候補文字列選択ステップと、
前記音声認識候補文字列選択ステップにおいて選択された各音声認識候補文字列から始まる語彙に対応した語彙認識モデルを、Ｍ文字（Ｍは、Ｍ＞Ｎの整数）の単語文字から構成される認識対象の複数種類の語彙にそれぞれ対応し、各語彙に対応する連続音声データから抽出される特徴パラメータ（特徴ベクトル系列）を入力とし、各語彙の種類に対する尤度を出力とする複数種類の語彙認識モデルが記憶された語彙認識モデル記憶手段の記憶内容の中から選択する語彙認識モデル選択ステップ、を含むことを特徴としている。
これにより、請求項４記載の語彙認識モデル選択装置と同等の効果が得られる。
【００３３】
また、上記目的を達成するために、本発明に係る請求項１４記載の音声認識方法は、
請求項１３記載の語彙認識モデル選択方法における、前記連続音声データ取得ステップと、前記認識結果記録ステップと、前記音声認識候補文字列選択ステップと、前記語彙認識モデル選択ステップと、
対象話者の発話した、前記Ｍ文字の語彙に対応した連続音声データを取得する語彙連続音声データ取得ステップと、
前記語彙認識モデル選択ステップにおいて選択された語彙認識モデルと、前記取得された連続音声データとに基づき、各語彙認識モデルの語彙の種類に対する尤度を算出する語彙認識ステップと、
前記語彙認識ステップにおいて算出された尤度に基づき、前記取得した語彙の連続音声データに対する音声認識結果を出力する音声認識結果出力ステップと、を含むことを特徴としている。
これにより、請求項６記載の音声認識装置と同等の効果が得られる。
【発明の効果】
【００３４】
以上説明したように、本発明に係る請求項１記載の音声認識候補文字列選択装置によれば、各接続経路毎に認識結果の単語文字を連結して構成される文字列の中から適切な音声認識候補文字列を選択することができると共に、当該音声認識候補文字列の選択処理に必要な認識対象文字ネットワークのメモリサイズを従来に比して小さくすることができるという効果が得られる。
【００３５】
また、請求項２記載の音声認識候補文字列選択装置によれば、請求項１の前記効果に加え、音響的に比較的類似性の低い（音声認識候補になりにくい）単語文字が選択対象から排除されやすくなり、一方、対象話者の発話した単語文字の音声データの音声に音響的に比較的類似性の高い単語文字は最大尤度となりやすく、選択対象に残りやすくなるので、音声認識対象として有効な単語文字列を損なうことなく認識対象文字ネットワークに必要なメモリ量を従来に比して小さくすることができるという効果が得られる。
【００３６】
また、請求項３記載の音声認識候補文字列選択装置によれば、請求項１又は請求項２の前記効果に加え、時間的概念を伴う音声を適切にモデル化することができるので、より高精度に単語文字に対応した音声を認識する（最大尤度モデルを選定する）ことができるという効果が得られる。
また、本発明に係る請求項４記載の語彙認識モデル選択装置によれば、音声認識候補文字列から始まる語彙の音声認識処理を行う語彙認識モデルの数を認識精度を維持したまま少数化できると共に、当該少数化により認識処理を高速化することができるという効果が得られる。
【００３７】
また、請求項５記載の語彙認識モデル選択装置によれば、請求項４の前記効果に加えて、時間的概念を伴う音声を適切にモデル化することができるので、より高精度に語彙に対応した音声を認識（最大尤度モデルを選定）可能な語彙認識モデルを選択することができるという効果が得られる。
また、本発明に係る請求項６記載の音声認識装置によれば、音声認識候補文字列から始まる語彙の音声認識処理を高速且つ精度良く行うことができるという効果が得られる。
【００３８】
また、本発明に係る請求項７記載のカーナビゲーションシステムによれば、対象話者が連続発話した、目的地名を構成する単語文字の最初のＮ文字の連続音声データに基づき、木構造ネットワークを用いて音声認識候補文字列を選択し、当該選択した音声認識候補文字列に基づき語彙認識モデルの候補を選択し、当該選択した語彙認識モデルを用いて目的地名を示す語彙の連続音声データの音声認識を行うことができるので、高速且つ精度良く目的地名を認識することができ、より高速且つ正確に目的地までの経路探索を行うことができるという効果が得られる。
【００３９】
また、本発明に係る請求項８記載の音声ダイヤルシステムによれば、対象話者が連続発話した、電話番号を構成する単語文字（例えば、英語数字）の最初のＮ文字の連続音声データに基づき、木構造ネットワークを用いて音声認識候補文字列を選択し、当該選択した音声認識候補文字列に基づき語彙認識モデルの候補を選択し、当該選択した語彙認識モデルを用いて電話番号を示す語彙の連続音声データの音声認識を行うことができるので、高速且つ精度良く電話番号を認識することができ、簡易に目的の電話番号に電話をかけることができるという効果が得られる。
【００４０】
また、本発明に係る請求項９記載の音声認識候補文字列選択プログラムは、請求項１記載の音声認識候補文字列選択装置と同等の効果が得られる。
また、本発明に係る請求項１０記載の語彙認識モデル選択プログラムは、請求項４記載の語彙認識モデル選択装置と同等の効果が得られる。
また、本発明に係る請求項１１記載の音声認識プログラムは、請求項６記載の音声認識装置と同等の効果が得られる。
【００４１】
また、本発明に係る請求項１２記載の音声認識候補文字列選択方法は、請求項１記載の音声認識候補文字列選択装置と同等の効果が得られる。
また、本発明に係る請求項１３記載の語彙認識モデル選択方法は、請求項４記載の語彙認識モデル選択装置と同等の効果が得られる。
また、本発明に係る請求項１４記載の音声認識方法は、請求項６記載の音声認識装置と同等の効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４２】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づき説明する。図１〜図６は、本発明に係る音声認識装置の実施の形態を示す図である。
まず、本発明に係る音声認識装置の構成を図１に基づき説明する。図１は、本発明に係る音声認識装置１００の構成を示すブロック図である。
音声認識装置１００は、図１に示すように、対象話者の発声した連続音声データを取得する音声データ取得部１０と、各構成要素間のデータの授受を統括制御するデータ制御部１１と、認識対象文字ネットワーク、単語文字認識モデル、語彙認識モデル等の各種データを記憶するデータ記憶部１２と、デジタル音声データから特徴パラメータを抽出する特徴量抽出部１３とを含んだ構成となっている。
【００４３】
音声データ取得部１０は、対象話者の発声した音声を取得するために、マイク等の集音デバイスと、マイクを介して取得したアナログの音声データをデジタルデータに変換するＡ／Ｄ変換器とを含んだ構成となっている。なお、デジタルに変換された音声データは、データ制御部１１を介して特徴量抽出部１３に伝送される。
データ制御部１１は、各構成要素間のデータの授受を中継したり、各構成要素からの要求に応じて、データ記憶部１２への各種データの記憶処理、又はデータ記憶部１２から要求のあったデータを読み出して、要求元の構成要素に伝送する処理を行ったりする他、各構成要素からの指示や、ユーザによる図示しない操作部の操作に応じて、各構成要素に各種命令を伝送したりする。
【００４４】
データ記憶部１２は、音声認識対象の単語文字の情報を木構造ネットワーク化してなる認識対象文字ネットワークと、単語文字を音声認識する単語認識モデルと、音声認識対象の語彙の情報と、当該音声認識対象の各語彙にそれぞれ対応し、各語彙を音声認識する語彙認識モデルと、その他各処理に必要なデータとを記憶するようになっている。
【００４５】
ここで、認識対象文字ネットワークは、例えば、アルファベットのＡ〜Ｚを、各アルファベットを発声したときの発音がそれぞれ類似していないアルファベットの組からなる複数の単語文字セット（以下、単語文字セット群と称す）に分類し、各単語文字セットをノードとして、Ｎ文字（Ｎは、２以上の整数）の文字列にそれぞれ対応したＮ個の層からなる木構造ネットワークとして構成されている。つまり、Ｎ文字の１文字目に対応する単語文字セット群における各単語文字セットがそれぞれ始端ノードとなり、Ｎ文字目に対応する各単語文字セット群の単語文字セットが終端ノードとなる。なお、各単語文字セット間の全接続パターンを木構造化するため、各層は、後段にいくほど単語文字セット群の数が増加していく。
【００４６】
また、単語認識モデル、語彙認識モデルは、ケプストラム又はＭＦＣＣなどを特徴パラメータ（特徴ベクトル系列）として、公知のＨＭＭを用いて作成されたものである。
特徴量抽出部１３は、音声のデジタルデータをフレーム単位（例えば、２０ｍｓ）で解析し、単語文字や語彙の音声データに対してフレーム単位にケプストラム分析や、ＭＦＣＣ分析等を行って特徴パラメータを抽出するようになっている。
【００４７】
音声認識装置１００は、更に、特徴量抽出部１３からの特徴パラメータと、データ記憶部１２に記憶された認識対象文字ネットワークと、単語文字認識モデルとに基づき、対象話者の発声した音声データの単語文字の種類に対する尤度を算出する単語音声認識処理部１４と、認識対象文字ネットワークを構成する各単語文字セット毎に、最大尤度となる単語文字の情報及びその尤度の情報を記録する認識結果記録部１５と、認識対象文字ネットワークの各接続経路毎に、各接続経路の終端ノードに対応付けて記録された各尤度に基づき、尤度の大きい方から順に所定数の単語文字列を選択する候補文字列選択部１７とを含んだ構成となっている。
【００４８】
単語音声認識処理部１４は、認識対象文字ネットワークにおける各ノードを構成する単語文字セット毎に、これら単語文字セットにそれぞれ接続される連続音声データの１つ前の単語文字に対応する単語文字セットに対応付けて記録された尤度と、これら単語文字セットにそれぞれ対応する対象話者の連続音声データにおける各単語文字の音声データに対応する特徴パラメータと、各単語文字セットに含まれる単語文字にそれぞれ対応した単語認識モデルとに基づき、各特徴パラメータに対する各単語認識モデルの尤度を算出するようになっている。
【００４９】
認識結果記録部１５は、単語音声認識部１４において各単語文字セット毎に算出された尤度に基づき、各単語文字セットにおいて最大値となる尤度に対応した単語文字の情報と、その尤度とを単語文字セット毎に対応付けて記録する。
候補文字列選択部１７は、単語認識文字ネットワークにおける各接続経路の終端ノードの尤度をそれぞれ比較して、尤度の大きい方から順に所定数（例えば、２０個）の接続経路を選択するとともに、各接続経路毎に各ノードに対応付けられた単語文字を始端ノードから終端ノードの順に連結して音声認識候補の単語文字列（以下、音声認識候補文字列と称す）を生成し、各順位に対応付けて当該音声認識候補文字列を尤度の大きい順にソートして（並び替えて）記録する。
【００５０】
音声認識装置１００は、更に、候補文字列選択部１７において記録された音声認識候補文字列に基づき、データ記憶部１２から、これら音声認識候補文字列から始まる認識対象語彙に対応する語彙認識モデルを選択する語彙認識モデル選択部１８と、特徴量抽出部１３で抽出された認識対象語彙に対する連続音声データに対する特徴パラメータと、語彙認識モデル選択部１８において選択された語彙認識モデルとに基づき、各語彙認識モデルの尤度を算出すると共に、当該算出結果に基づき、尤度の大きい順に語彙認識モデルをソートして当該ソートした結果を音声認識結果として出力する語彙音声認識処理部１９とを含んだ構成となっている。なお、音声認識結果は、カーナビゲーションシステム（以下、ＣＮＳと称す）や音声ダイヤルシステム等の音声認識結果を利用する装置に出力される。
【００５１】
ここで、本実施の形態において、音声認識装置１００は、図示しないプロセッサと、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、専用のプログラムの記憶された記憶媒体と、を備えており、プロセッサにより専用のプログラムを実行することによって上記各部の制御を行う。
また、記憶媒体とは、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の半導体記憶媒体、ＦＤ、ＨＤ等の磁気記憶型記憶媒体、ＣＤ、ＣＤＶ、ＬＤ、ＤＶＤ等の光学的読取方式記憶媒体、ＭＯ等の磁気記憶型／光学的読取方式記憶媒体であって、電子的、磁気的、光学的等の読み取り方法のいかんにかかわらず、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体であれば、あらゆる記憶媒体を含むものである。
【００５２】
更に、音声認識装置１００は、プロセッサによって、記憶媒体の所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図２のフローチャートに示す音声認識候補文字列選択処理を実行するようになっている。
ここで、図２は、音声認識装置１００における音声認識候補文字列選択処理を示すフローチャートである。
【００５３】
音声認識候補文字列選択処理は、認識対象文字ネットワークと、対象話者の発話したＮ文字の単語文字に対する連続音声とに基づき、各単語文字に対する音声データの音声認識処理（尤度算出処理）を行い、Ｎ文字の単語文字に対する認識結果に基づき音声認識候補の文字列を選択する処理であって、プロセッサによって実行されると、図２に示すように、まず、ステップＳ１００に移行するようになっている。ここで、音声認識候補文字列とは、目的の音声認識対象であるＭ文字（Ｍ＞Ｎ）の語彙を構成する文字列の最初のＮ文字を、対象話者がアルファベット読みで連続して発声した連続音声に対し、これと類似した発音となる単語文字列を、認識対象文字ネットワークの各ノードに対して記録される複数の選択候補の中から選択したものであり、本実施の形態においては、終端ノードに対して記録された尤度の大きい方から順に所定数が選択される。例えば、認識対象語彙が「ｆｉｓｈ」であり、最初のアルファベット２文字を音声認識候補文字列として選択させる場合は、対象話者は、「エフアイ」と連続で発声することになる。
【００５４】
また、本実施の形態においては、ユーザによる図示しないＣＮＳや音声ダイヤルシステム等の装置側の操作部の操作に応じて、データ制御部１１において音声認識候補文字列の選択処理を行うモードが設定されることとする。
ステップＳ１００では、音声データ取得部１０において、対象話者の発声した連続音声データを取得したか否かを判定し、取得したと判定された場合(Yes)は、ステップＳ１０２に移行し、そうでない場合(No)は、取得するまで判定処理を繰り返す。
【００５５】
ステップＳ１０２に移行した場合は、音声データ取得部１０において、ステップＳ１００で取得したアナログの音声データをデジタルデータに変換し、変換後の音声データを、データ制御部１１を介して特徴量抽出部１３に伝送してステップＳ１０４に移行する。
ステップＳ１０４では、特徴量抽出部１３において、データ制御部１１を介して取得した音声データを解析してステップＳ１０６に移行する。
【００５６】
ステップＳ１０６では、特徴量抽出部１３において、ステップＳ１０４の解析結果に基づき特徴パラメータを抽出し、当該抽出した特徴パラメータをデータ制御部１１を介して単語音声認識処理部１４に伝送してステップＳ１０８に移行する。
ステップＳ１０８では、単語音声認識処理部１４において、データ記憶部１２から認識対象文字ネットワークを読み出し、当該読み出した認識対象文字ネットワークから、１文字目〜Ｎ文字目にそれぞれ対応した特徴パラメータに対して音声認識処理が未処理の単語文字セットを選択してステップＳ１１０に移行する。
【００５７】
ステップＳ１１０では、単語音声認識処理部１４において、ステップＳ１０８で選択された未処理単語文字セットを構成する単語文字にそれぞれ対応した単語認識モデルを、データ制御部１１を介してデータ記憶部１２から読み出し、当該読み出した単語認識モデルと、特徴量抽出部１３から取得した特徴パラメータと、選択された単語文字セットに接続する１つ前の層の単語文字セットに対応付けて記録された尤度とに基づき、各単語認識モデルの尤度を算出してステップＳ１１２に移行する。但し、選択された単語文字セットが第１層目の単語文字セットの場合は、１つ前の層が存在しないため、各単語認識モデルと、特徴パラーメータとに基づき尤度を算出する。
【００５８】
ステップＳ１１２では、認識結果記録部１５において、ステップＳ１１０で算出された各尤度の大きさを比較してステップＳ１１４に移行する。
ステップＳ１１４では、認識結果記録部１５において、ステップＳ１１２の比較結果に基づき、最も大きい尤度を出力した単語認識モデルに対応する単語文字の情報及び尤度の情報を、単語文字セットに対応付けてＲＡＭの所定領域に記録し、データ制御部１１を介して当該記録したことを単語音声認識処理部１４に通知してステップＳ１１６に移行する。
【００５９】
ステップＳ１１６では、単語音声認識処理部１４において、認識対象文字ネットワークにおける全ての単語文字セットに対して、音声認識処理が終了したか否かを判定し、終了したと判定された場合(Yes)は、ステップＳ１１８に移行し、そうでない場合(No)は、ステップＳ１０８に移行する。
ステップＳ１１８に移行した場合は、候補文字列選択部１７において、認識対象文字ネットワークにおける各接続経路の終端ノードに対応付けて記録された各尤度値に基づき、各尤度値の大きさの比較を行ってステップＳ１２０に移行する。
【００６０】
ステップＳ１２０では、候補文字列選択部１７において、ステップＳ１１８の比較結果に基づき、尤度値の大きい方から順に所定数（例えば、２０個）の接続経路を選択してステップＳ１２２に移行する。
ステップＳ１２２では、候補文字列選択部１７において、ステップＳ１２０で選択された接続経路毎に、始端ノードから終端ノードまでの各ノードに対応した単語文字を連結して音声認識候補文字列を生成し、当該音声認識候補文字列を各接続経路の終端ノードの尤度の大きさの順位に対応付けてＲＡＭに記録し、当該記録したことをデータ制御部１１を介して語彙認識モデル選択部１８に通知してステップＳ１２４に移行する。
【００６１】
ステップＳ１２４では、語彙認識モデル選択部１８において、ステップＳ１２２で記録された音声認識候補文字列に基づき、当該音声認識候補文字列から始まる語彙に対応した語彙認識モデルを、データ制御部１１を介してデータ記憶部１２から選択し、当該選択したことをデータ制御部１１に通知してステップＳ１００に移行する。
更に、音声認識装置１００は、プロセッサによって、記憶媒体の所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図３のフローチャートに示す音声認識処理を実行するようになっている。
【００６２】
ここで、図３は、音声認識装置１００における音声認識処理を示すフローチャートである。
音声認識処理は、語彙認識モデル選択部１８で選択された語彙認識モデルと、対象話者の発声した目的の認識対象語彙に対する連続音声データとに基づき、当該連続音声データを音声認識する処理であって、プロセッサによって実行されると、図３に示すように、まず、ステップＳ２００に移行するようになっている。つまり、ここでの連続音声データは、目的の認識対象の語彙が「ｆｉｓｈ」であれば、対象話者の発声した「フィッシュ」の音声データとなる。なお、語彙認識モデル選択部１８において語彙認識モデルが選択されることによって、データ制御部１１は、語彙に対する音声データの音声認識を行う音声認識モードへと自動的に移行する。
【００６３】
ステップＳ２００では、音声データ取得部１０において、対象話者の発声した連続音声データを取得したか否かを判定し、取得したと判定された場合(Yes)は、ステップＳ２０２に移行し、そうでない場合(No)は、取得するまで判定処理を繰り返す。
ステップＳ２０２に移行した場合は、音声データ取得部１０において、ステップＳ２００で取得したアナログの音声データをデジタルデータに変換し、変換後の音声データを、データ制御部１１を介して特徴量抽出部１３に伝送してステップＳ２０４に移行する。
【００６４】
ステップＳ２０４では、特徴量抽出部１３において、データ制御部１１を介して取得した音声データを解析してステップＳ２０６に移行する。
ステップＳ２０６では、特徴量抽出部１３において、ステップＳ２０４の解析結果に基づき特徴パラメータを抽出し、当該抽出した特徴パラメータをデータ制御部１１を介して語彙音声認識処理部１９に伝送してステップＳ２０８に移行する。
【００６５】
ステップＳ２０８では、語彙音声認識処理部１９において、語彙認識モデル選択部１８において選択された語彙認識モデルを、データ制御部１１を介してデータ記憶部から取得してステップＳ２１０に移行する。
ステップＳ２１０では、語彙音声認識処理部１９において、特徴量抽出部１３から取得した特徴パラメータと、ステップＳ２０８で取得した語彙認識モデルとに基づき、各語彙認識モデルの前記特徴パラメータに対する尤度を算出してステップＳ２１２に移行する。
【００６６】
ステップＳ２１２では、語彙音声認識処理部１９において、取得した全ての語彙認識モデルに対して尤度の算出が終了したか否かを判定し、終了したと判定された場合(Yes)は、ステップＳ２１４に移行し、そうでない場合(No)は、ステップＳ２１０に移行する。
ステップＳ２１４に移行した場合は、語彙音声認識処理部１９において、ステップＳ２１０で算出した各尤度の大きさを比較してステップＳ２１６に移行する。
【００６７】
ステップＳ２１６では、語彙音声認識処理部１９において、ステップＳ２１４の比較結果に基づき、尤度の大きい方から順に、語彙認識モデルに対応した語彙をソートしてステップＳ２１８に移行する。
ステップＳ２１８では、語彙音声認識処理部１９において、ステップＳ２１６でソートされた語彙の情報をデータ制御部１１を介して、図示しないＣＮＳ等の装置へと出力してステップＳ２００に移行する。
【００６８】
次に、図４〜図６に基づき、音声認識装置１００のより具体的な動作を説明する。ここで、図４は、認識対象文字ネットワークの概略接続構成図であり、図５は、認識対象文字ネットワークの詳細接続構成図である。また、図６は、単語文字セットの分類の一例を示す図である。
まず、音声認識装置１００の有する認識対象文字ネットワークについて説明する。
【００６９】
本実施の形態において、認識対象文字ネットワークは、単語文字であるＡ〜Ｚの２６文字のアルファベットに対応し、これらアルファベットからなるＭ文字の認識対象語彙を構成する最初のＮ文字のアルファベットの音声認識候補を選択するための木構造のネットワークとなっている。つまり、Ｎ文字のアルファベットにそれぞれ対応したＮ個の層からなる木構造ネットワークとなる。その大まかな構成は、例えば、最初の３文字の音声認識候補を選択する場合は、図４、図５に示すように、まず１文字目に対して、５種類の単語文字セット４００ａ〜４００ｅから構成される単語文字セット群４００（これが第１層となる）を対応させ、１文字目の単語文字セット群４００の各単語文字セット４００ａ〜４００ｅをノードとして、これら１層目である５つの単語文字セット４００ａ〜４００ｅにそれぞれ第２層目となる単語文字セット群４００を対応付け、これら５つの単語文字セット群４００からなる層を２文字目に対応させる。最後に、２文字目に対応した５つの単語文字セット群４００の各単語文字セット４００ａ〜４００ｅをノードとして、これら２層目である２５個の単語文字セットにそれぞれ第３層目となる単語文字セット群４００を対応付け、これら２５個の単語文字セット群４００からなる層を３文字目に対応させる。
【００７０】
ここで、本実施の形態において、単語文字セットに単語文字セット群を対応付けるとは、図５に示すように、各単語文字セットをノードとして、１層目と２層目においては、１層目の各単語文字セットと、これら単語文字セットにそれぞれ対応する２層目の単語文字セット群の各単語文字セットとを接続することであり、２層目と３層目においては、２層目の各単語文字セットと、３層目の各単語文字セット群の各単語文字セットとを接続することである。
【００７１】
次に、Ａ〜Ｚの２６文字のアルファベットに対する単語文字セット群４００の作成方法について説明する。本実施の形態においては、まず、２６文字のアルファベットを、その発音の類似しているもの同士の組に分類して７つのグループを生成する。例えば、図６に示すように、「Ａ、Ｈ、Ｊ、Ｋ、Ｅ」、「Ｂ、Ｄ、Ｖ、Ｇ、Ｚ」・・・といったように、発音の類似しているアルファベットのグループに分類する。次いで、これら７つの類似グループに含まれるアルファベットがそれぞれ重複しないように、２６文字のアルファベットを５つのグループに分類する。例えば、図６に示すように、「Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｏ、Ｉ」、「Ｈ、Ｄ、Ｐ、Ｌ、Ｑ」・・・といったように、発音が類似しないアルファベット同士を組み合わせることで５つのグループに分類する。このようにして分類された、発音が非類似の５つのグループが上記単語文字セット群４００であり、各グループが上記単語文字セット４００ａ〜４００ｅである。
【００７２】
更に、音声認識装置１００における音声認識処理の具体的な動作を説明する。
上記のように最初の３文字の音声認識候補を選択する認識対象文字ネットワークを用いて、最終的に認識候補の文字列から始まる語彙に対応した語彙認識モデルを選択して音声認識を行う場合を例として説明する。
まず、図示しない操作部の操作によって、音声認識装置１００を、音声認識候補文字列の選択モードへと移行させる。次いで、対象話者が認識対象の語彙の最初の３文字のアルファベット（例えば、「ＢＭＶ」）を連続発声すると、その連続音声データがマイク等の集音デバイスを介して取得され（ステップＳ１００）、Ａ／Ｄ変換器によってアナログの音声データがデジタルの音声データへと変換される（ステップＳ１０２）。
デジタルデータに変換された音声データは、特徴量抽出部１３に伝送され、当該音声データに対して、フレーム（例えば、２０［ｍｓ］）単位でケプストラム分析又はＭＦＣＣ分析する等の解析処理を行い（ステップＳ１０４）、当該解析結果に基づき、フレーム単位の特徴パラメータを抽出する（ステップＳ１０６）。特徴パラメータが抽出されると、認識対象文字ネットワークの第１層〜第３層における、認識処理が未処理の単語文字セット４００ａ〜４００ｅを第１層目から第３層目の順に選択して（ステップＳ１０８）、最初の３文字に対応した連続音声データの特徴パラメータと、認識対象文字ネットワークの第１〜第３層における選択された各単語文字セットの各単語文字に対応した単語認識モデルと、２層目以降に対応する単語文字セットの場合は、当該単語文字セットに接続する１つ前の層の単語文字セットに対応付けて記録された尤度とに基づき、前記抽出された特徴パラメータに対する各単語文字の単語認識モデルの尤度を算出する（ステップＳ１１０）。
【００７３】
そして、選択された単語文字セットにおける各単語文字に対応した単語認識モデルの尤度が算出されると、各単語文字セット毎に、尤度の大きさを比較して（ステップＳ１１２）、最大尤度の単語認識モデルに対応した単語文字及びその尤度の情報を各単語文字セット又は単語文字に対応付けてＲＡＭに記録する（ステップＳ１１４）。
【００７４】
具体的には、認識対象文字ネットワークの第１層目の単語文字セットの場合は、前記フレーム単位の特徴パラメータと、単語文字セットに対応した単語認識モデルとに基づき各単語認識モデルの尤度が算出され、当該算出された各単語文字に対する尤度のうち最大尤度のものが記録される。一方、認識対象文字ネットワークの第２層目の単語文字セットの場合は、前記フレーム単位の特徴パラメータ、及び単語文字セットに対応した単語認識モデルに加え、選択された単語文字セットに接続される第１層目の単語文字セットに対応付けて記録された尤度とに基づき、各単語認識モデルの尤度が算出される。つまり、認識対象文字ネットワークの２層目以降については、選択された単語文字セットにおける各単語認識モデルの尤度に、これと対応する１層目の単語文字セットの尤度を乗算（対数尤度の場合は加算）することで、音声の連続性を考慮した各単語認識モデルの尤度を算出する。また、２層目以降の各層の各単語認識モデルの尤度が１つ前の層の尤度を用いて算出されるため、終端ノードに対応する尤度は、全ての層の尤度を含むこととなり、Ｎ文字の単語文字に対する尤度となる。
【００７５】
また、各単語文字セット毎の最大尤度の記録処理は、例えば、図５に示すように、最初の３文字として、対象話者が「ＢＭＶ（ビィエムヴィ）」を連続発声した場合は、第１層目の５つの単語文字セットにおける各単語文字セット毎に、１文字目である「Ｂ」の音声データの特徴パラメータに対して、各単語文字セットの単語文字に対応した単語認識モデルの尤度が算出され、各単語文字セット毎に最大尤度の単語認識モデルに対応した単語文字が記録される。図５の例では、第１層目の「Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｏ、Ｉ」に対しては「Ｂ」が記録され、「Ｈ、Ｄ、Ｌ、Ｐ、Ｑ」に対しては「Ｄ」が記録され、「Ｍ、Ｖ、・・・」に対しては「Ｖ」が記録されるといったように、各単語文字セット内において、対象話者が発声した音声データに最も類似した単語文字及びその尤度が記録される。つまり、単語文字セットに「Ｂ」そのものが含まれなくても、対象話者が発声した「Ｂ」と発音の類似したものが各単語文字セットから選択され記録される。
【００７６】
全ノードにおける尤度の算出処理及び記録処理が終了すると（ステップＳ１１６の「Ｙｅｓ」の分岐）、候補文字列算出部１７において、各接続経路毎に終端ノードに対して記録された尤度値の比較処理を行う（ステップＳ１１８）。例えば、図５の太線の矢印で示す接続経路については、第３層目の終端ノードとなる単語文字セット４００ａに対応する単語文字「Ｂ」の単語認識モデルの尤度が選択されることになる。同様に、各接続経路の終端ノードとなる単語文字セット４００ａ〜４００ｅにそれぞれ対応付けて記録された単語文字の単語認識モデルの尤度が選択され、これら選択された尤度間において各尤度の大きさが比較される。
【００７７】
そして、尤度の大きい方から順に、所定数（例えば、２０個）の接続経路を選択する（ステップＳ１２０）。更に、当該選択した接続経路の各ノードに対応した単語文字を第１層から第３層の順で連結して単語文字列を生成し、当該生成した単語文字列を音声認識候補文字列として尤度の大きさの順位に従って値の大きい順にソートしてＲＡＭに記録する（ステップＳ１２２）。音声認識候補文字列が記録されると、語彙認識モデル選択部１８によって、データ記憶部１２に記憶された複数種類の語彙に対応した語彙認識モデルから、音声認識候補文字列から始まる語彙に対応した語彙認識モデルが選択される（ステップＳ１２４）。つまり、図５に示すように、音声認識候補文字列の複数候補として、「ＢＯＢ」、「ＶＲＶ」、「ＢＭＶ」、「ＤＯＣ」・・・が選択されている場合は、例えば、「ＢＯＢＳＯＮ」、「ＤＯＣＵＭＥＮＴ」等の音声認識候補文字列で始まる語彙に対応した語彙認識モデルが選択される。
【００７８】
音声認識装置１００は、語彙認識モデルが選択されると、自動的に音声認識モードへと移行し、例えば、図示しない表示部へのメッセージの表示等によって、対象話者に、目的の音声認識対象である語彙の発声を促す。そして、音声データ取得部１０において、対象話者が目的の語彙（例えば、ＤＯＣＵＭＥＮＴ）を発声し、当該語彙の連続音声データが取得されると（ステップＳ２００）、上記Ｎ文字の連続音声データのときと同様に、音声データ取得部１０において、アナログの音声データがデジタルデータに変換され（ステップＳ２０２）、特徴量抽出部１３において、デジタルの音声データが解析され（ステップＳ２０４）、当該解析結果に基づき特徴パラメータが抽出される（ステップＳ２０６）。目的の語彙の音声データから特徴パラメータが抽出されると、語彙音声認識処理部１９において、語彙認識モデル選択部１８において選択された語彙認識モデルをデータ記憶部１２から取得して（ステップＳ２０８）、当該取得した語彙認識モデルと、前記目的の語彙の音声データから抽出された特徴パラメータとに基づき、取得した各語彙認識モデルの当該特徴パラメータに対する尤度を算出する（ステップＳ２１０）。この尤度の算出処理が、選択された全ての語彙認識モデルについて終了すると（ステップＳ２１２の「Ｙｅｓ」の分岐）、算出された各尤度の大きさを比較して（ステップＳ２１４）、当該比較結果に基づき、尤度の大きい方から順に、語彙認識モデルに対応する語彙をソートする（ステップＳ２１６）。例えば、「ＤＯＣＵＭＥＮＴ」に対応した語彙認識モデルが最大尤度となる場合は、「ＤＯＣＵＭＥＮＴ」が最上位となり、これ以外の語彙が尤度の大きさ順に下に続くことになる。このようにしてソートされた語彙の情報は、例えば、ＣＮＳに出力される（ステップＳ２１８）。
【００７９】
ＣＮＳでは、尤度の高い順にソートされた語彙の情報を取得すると、これらの語彙を、例えば、タッチパネル式の表示部に優先順位の高い順に、且つ各語彙を選択可能に表示する。そして、ユーザによる、リモコン操作又はタッチパネルへの接触等によって、表示された語彙から１つの語彙が選択されると、その語彙を例えば目的地名として、当該目的地までの地図上のルートを探索する処理を行うなどする。また、尤度の最も高い語彙を、目的地名として設定すれば、上記リモコン操作又はタッチパネルへの接触等による語彙の選択操作を省略することも可能である。
【００８０】
このようにして、上記音声認識装置１００は、類似しない単語文字同士で構成された単語文字セットをノードとして構築された木構造の認識対象文字ネットワークを有し、当該認識対象文字ネットワークに従って、各単語文字セットに対応した各単語認識モデルの尤度を算出し、当該算出した尤度に基づき第１層からＮ−１層までの各ノードの単語文字の選択候補を決定するようにした。更に、Ｎ個のノード間を接続して成る各接続経路の終端ノードに対応する各尤度の大きさに基づき音声認識候補文字列を選択するようにした。従って、ネットワークのサイズを著しく増加させることなく選択候補として有効な単語文字を残すことができる認識対象文字ネットワークを構築できる。
【００８１】
また、上記のように有効な単語文字の組み合わせの中から、各終端ノードの尤度の大きい方から順に上位所定数の単語文字列を、音声認識候補文字列として選択し、当該選択した音声認識候補文字列から始まる語彙に対応した語彙認識モデルを語彙の音声認識に用いるようにしたので、音声認識を行うのに適切な語彙認識モデルによる音声認識結果を得ることができる。
【００８２】
上記実施の形態において、音声データ取得部１０は、請求項１記載の連続音声データ取得手段及び請求項７記載の語彙連続音声データ取得手段に対応し、データ記憶部１２は、請求項１記載の認識対象文字ネットワーク記憶手段及び単語認識モデル記憶手段、並びに請求項４、１０及び１３のいずれか１項に記載の語彙認識モデル記憶手段に対応する。
また、上記実施の形態において、特徴量抽出部１３、単語音声認識処理部１４及び認識結果記録部１５は、請求項１記載の認識結果記録手段に対応し、候補文字列選択部１７は、請求項１記載の音声認識候補文字列選択手段に対応する。
【００８３】
また、上記実施の形態において、語彙認識モデル選択部１８は、請求項４記載の語彙認識モデル選択手段に対応し、特徴量抽出部１３及び語彙音声認識処理部１９は、請求項６記載の語彙認識手段に対応し、データ制御部１１における音声認識結果のＣＮＳ等への出力処理は、請求項６記載の音声認識結果出力手段に対応する。
また、上記実施の形態において、ステップＳ１００は、請求項９、１２及び１４のいずれか１項に記載の連続音声データ取得ステップに対応し、ステップＳ１０２〜ステップＳ１１６は、請求項９、１２、１３及び１４のいずれか１項に記載の認識結果記録ステップに対応し、ステップＳ１１８〜ステップＳ１２２は、請求項９、１０、１２、１３及び１４のいずれか１項に記載の音声認識候補文字列選択ステップに対応し、ステップＳ１２４は、請求項１０、１１、１３及び１４のいずれか１項に記載の語彙認識モデル選択ステップに対応する。
【００８４】
また、上記実施の形態において、ステップＳ２００は、請求項１１又は１４記載の語彙連続音声データ取得ステップに対応し、ステップＳ２０２〜ステップＳ２１２は、請求項１１又は１４記載の語彙認識ステップに対応し、ステップＳ２１４〜ステップＳ２１８は、請求項１１又は１４記載の音声認識結果出力ステップに対応する。
【００８５】
〔第１実施例〕
更に、図７に基づき、本発明の第１実施例を説明する。本実施例は、対象話者である男性１名に、まず、目的の認識対象語彙（ここでは、４文字以上）の始めの３文字のアルファベット読みの連続音声データ４６組を発声して貰い、３文字（Ｎ＝３）のアルファベット（Ａ〜Ｚ）の音声認識候補文字列を選択する３層の木構造ネットワークからなる認識対象文字ネットワーク（不図示）を用いて、３文字の単語文字に対応する音声データの特徴パラメータと、各単語文字に対応した各層の単語文字セットに含まれる各単語文字に対応した単語認識モデルとに基づき、本発明の上記実施の形態で説明したものと同様の方法を用いて、所定数の３文字の音声認識候補文字列を選択し、当該３文字の音声認識候補文字列から始まる４文字以上の語彙に対応する語彙認識モデルを選択して、男性１人の発声する４文字以上の語彙の音声認識を行ったものである。
【００８６】
この音声認識結果は、図１３に示すような従来型のネットワークを用いて選択した複数の語彙認識モデルを使って音声認識を行った結果、及び図１４に示すような全候補選択型の木構造ネットワークを用いて選択した複数の語彙認識モデルを使って音声認識を行った結果と合わせて、図７に示すようになる。
図７を見ると解るように、始めのうちは語彙認識モデルの選択数が増加することに比例して、全候補選択型ネットワークを用いた音声認識と本発明のネットワークを用いた音声認識の語彙認識確率が著しく向上する。なお、ここでいう語彙認識確率とは、選択された語彙認識モデルの中に目的の認識対象の語彙に対応するものが含まれている確率である。そして、本発明の手法は、語彙認識モデルの選択数が４を越えると、その後は選択数が増えても語彙認識率は８０％後半で一定となり、全候補選択型は、語彙認識モデルの選択数が５を越えると、その後は選択数が増えても語彙認識率は８０％後半から９０％前半の間で多少揺らぎはするがほぼ一定となる。一方、従来型は、選択数が３を越えたあたりから、選択数が増えても語彙認識率が５０％後半で一定となる。
【００８７】
つまり、本発明の語彙認識ネットワークを用いた音声認識では、従来型よりも語彙認識率が格段に向上していることに加え、全候補選択型ほどネットワークのサイズを大きくすることなく、全候補選択型と同等の語彙認識率を得ることができる。
なお、アルファベット２６文字のグループが、５グループでメモリ容量が約８ｋＢ必要だとすると、全候補選択型のネットワークは、音声認識候補文字列が３文字の場合、７０３グループで構成され、且つそのメモリ容量は約１ＭＢとなり、音声認識候補文字列が５文字の場合、４７５２２５グループで構成され、且つそのメモリ容量は約７６０ＭＢとなる。一方、本発明手法のネットワークは、音声認識候補文字列が３文字の場合、２９グループで構成され、且つそのメモリ容量は約４６ｋＢとなり、音声認識候補文字列が５文字の場合、７８１グループで構成され、且つそのメモリ容量は約１．１ＭＢとなる。従って、音声認識候補文字列が５文字の場合は、本発明手法のネットワークに必要なメモリ容量は、全候補選択型の約１／６９１となる。
【００８８】
〔第２実施例〕
更に、図８及び図９に基づき、北米のストリート名を認識対象の語彙とした、本発明の第２実施例を説明する。ここで、図８は、北米のストリート名を音声認識する場合の処理の大まかな流れを示す図である。また、図９は、ストリート名の音声認識の実施例に対する音声認識結果と、従来技術の音声認識結果とを示す図である。また、図１０は、第２実施例の音声認識処理にかかる演算時間を示す図である。
【００８９】
本実施例においては、５文字（Ｎ＝５）のアルファベット（Ａ〜Ｚ）の音声認識候補文字列を選択する５層の木構造ネットワークからなる認識対象文字ネットワーク（不図示）を用いて、対象話者の発声した目的のストリート名の最初の５文字のアルファベット読みの連続音声データに対して、５文字の音声認識候補文字列２０個を選択すると共に、当該選択した２０個の音声認識候補文字列から始まるストリート名に対応した５０個の語彙認識モデルを選択し、当該選択した５０個の語彙認識モデルを用いて音声認識を行う。
【００９０】
大まかな処理の流れとしては、図８の（１）に示すように、まず、対象話者の発声した目的のストリート名の初めの５文字に対するアルファベット読みの連続音声データ（図では「ＡＢＥＲＤ（エービィイーアールデー）」を取得して特徴パラメータを抽出し、次に、図８の（２）に示すように、認識対象文字ネットワークの各層の単語文字セット毎に、各層毎に対応する単語文字の音声データから抽出された特徴パラメータを用いて、各単語文字セットに含まれる単語文字に対応した単語認識モデルの尤度を算出し、これらの中から最大尤度となる単語認識モデルに対応する単語文字の情報及び尤度を記録する。次に、図８の（３）に示すように、認識対象文字ネットワークにおける各接続経路の終端ノードの各尤度を比較し、尤度の大きい方から順に、上位２０個の音声認識候補文字列を選択する。音声認識候補文字列が選択されると、図８の（４）に示すように、２０個の音声認識候補文字列からそれぞれ始まるストリート名を５０ストリート選択すると共に、当該選択した５０ストリートに対応する語彙認識モデルを選択する。語彙認識モデルが選択されると、図８の（５）に示すように、対象話者の発声した、目的の音声認識対象のストリート名である「ａｂｅｒｄｅｅｎ  ｆｏｒｅｓｔ（アバディーンフォレスト）」の連続音声データを取得して、当該音声データの特徴パラメータを抽出する。次に、図８の（６）に示すように、目的のストリート名の連続音声データから抽出された特徴パラメータと、前記選択された５０ストリートに対応する語彙認識モデルとに基づき、当該特徴パラメータに対する５０個の語彙認識モデルの尤度を算出する。このように、５０ストリートに対する尤度が算出されると、図８の（７）に示すように、算出された尤度の最も大きい語彙認識モデルに対応したストリート名（図では、「Ａｂｅｒｄｅｅｎ  ｆｏｒｅｓｔ」）を最終認識結果として決定する。
【００９１】
上記図８に示す（１）〜（７）の処理を、男女各１０人の被験者に対して行った語彙（ここではストリート名）の認識結果は、これと同じ条件で、ループ型のネットワークを用いて選択した複数の語彙認識モデルを使って音声認識を行った認識結果、及び図１３に示すような従来型のネットワークを用いて選択した複数の語彙認識モデルを使って音声認識をした認識結果と合わせて、図９に示すようになる。ここで、ループ型のネットワークとは、単語文字セット群による層が１層だけで構成され、Ｎ文字の単語文字の発話順に各単語文字毎に同じ層をループさせてネットワークを構成するものである。また、本実施例において、男女各１０人には、一人ずつストリート名の最初の５文字のアルファベットを１５３組発声してもらった。
【００９２】
図９を見ると解るように、語彙認識モデルの選択数が１個から２個になったときに、ループ型、従来型、本発明手法のいずれも語彙認識確率が著しく向上している。但し、ループ型のネットワークを用いた場合の音声認識結果は、男性に対して約６３％、女性に対しては約６９％となっており、これらの平均は約６６％となっている。また、従来型については、男性に対して約６９％、女性に対して約７４％となっており、これらの平均は約７２％となっている。つまり、語彙認識確率が著しく向上しているとはいえ、ループ型も、従来型も語彙認識確率は全て７５％以下となっている。これに対して、本発明手法では、男性に対して約７７％、女性に対して約７９％、これらの平均は約７８％となっており、いずれも語彙認識確率が７５％を越えている。
【００９３】
更に、語彙認識モデルの選択数が３個になると、図９に示すように、ループ型及び従来型は、共に語彙認識確率の上昇率が減少し、いずれも１％くらいの伸びとなる。一方、本発明手法では、語彙認識モデルの選択数が３個になると、多少上昇率は落ちるとはいえ、いずれも語彙認識確率は５％ほど向上しており、男性、女性、平均は全て８０％を越える。
【００９４】
更に、ループ型及び従来型は、語彙認識モデルの選択数が４個を越えると、図９に示すように、選択数が１０個までは、僅かな上昇率で語彙認識確率が上昇し、１０個以上になるとほぼ一定となる。一方、本発明手法は、語彙認識確率の上昇率は徐々に落ちていくものの、選択数が増える毎にループ型及び従来型よりも高い上昇率で上昇し、語彙認識モデルの選択数が約１８個を越えると語彙認識確率はいずれも９０％を越え、２０個を越えたあたりでほとんど上昇しなくなる。
つまり、本発明の語彙認識ネットワークを用いた音声認識では、ループ型及び従来型と違って、語彙の音声認識を行う語彙認識モデルの選択数を増やすことにより、語彙の認識確率を格段に向上させることができる。
【００９５】
また、ループ型、従来型及び本発明手法の音声認識時の平均最小演算時間、平均演算時間及び平均最大演算時間は、図１０に示すようになる。図１０に示すように、本発明手法の男女各１０人の最小演算時間の平均値は、男性、女性、平均の全てが従来型とほぼ同じとなる。また、本発明手法の男女各１０人の最大演算時間の平均値は、ループ型及び従来型と比べて、著しく大きくなっている。しかし、本発明手法の男女各１０人の全演算時間の平均時間は、従来型に劣るとはいえ、ループ型とほぼ同じとなる。つまり、語彙認識確率が従来型及びループ型に比べて格段に良いことを考えれば、ループ型の演算時間とは同程度となるので、本発明の語彙認識ネットワークを用いた音声認識は、演算時間の面から見ても十分実用性があると言える。
【００９６】
〔第３実施例〕
更に、図１１及び図１２に基づき、北米英語数字の音声認識に本発明を適用した第３実施例を説明する。ここで、図１１は、北米英語数字を単語文字とした場合の単語文字セット群の一例を示す図である。また、図１２は、北米英語数字の音声認識の実施例における従来手法及び本発明手法の音声認識結果を示す図である。
本実施例では、認識対象の文字列語彙を５桁の番号とし、この５桁の番号に対応する北米英語数字からなる文字列を音声認識候補文字列とした。北米英語数字は、「ｚｅｒｏ、ｏｕ、ｏｎｅ、ｔｗｏ、ｔｈｒｅｅ、ｆｏｕｒ、ｆｉｖｅ、ｓｉｘ、ｓｅｖｅｎ、ｅｉｇｈｔ、ｎｉｎｅ」の１１種類となるので、この１１種類を、図１１に示すように、発音の類似しないもの同士の組み合わせで３つのグループ（単語文字セット）に分類し、これら３つの単語文字セットから単語文字セット群を構成した。そして、認識対象文字ネットワークの構成は、５桁の北米英語数字にそれぞれ対応した５層構成となり、上記実施の形態と同様に、１層目から５層目までの各単語文字セットをノードとし、各ノードを各層間で木構造に接続して単語認識文字ネットワークを構成した。つまり、単語文字セットの内容は異なるが、上記実施の形態の認識対象文字ネットワークの３層の構成を５層に拡張したものとなる。
【００９７】
そして、被験者には、例えば、認識対象の５桁の番号が「３２３２３」であった場合は、その５桁の数字を「スリートゥスリートゥスリー」と発声してもらい、この連続音声データに基づき、各単語文字（北米英語数字）に対応した単語認識モデルを用いて、各単語文字セット毎の尤度を算出し、当該算出した尤度のうち最も大きい尤度の単語認識モデルに対応した単語文字を記録する。ここで、本実施例では、自動車内での発話を想定して、連続音声データには自動車内で発生する雑音を信号雑音比１０ｄＢで混合した。そして、全単語文字セットに対して最大尤度の記録が終了すると、更に、各接続経路の終端ノードの尤度の大きい順に、上位所定数の音声認識候補文字列を選択し、その中に目的とする５桁の数字が含まれている確率を算出した。なお、本実施例では、当該選択された音声認識候補文字列が音声認識結果の文字列語彙となる。従って、上記実施の形態における、語彙認識モデル選択部１８の語彙認識モデル選択処理及び語彙音声認識処理部１９の語彙音声の音声認識処理を行うことなく音声認識結果を得ることができる。
【００９８】
５桁の北米英語数字の音声認識結果は、従来型のネットワークを用いて選択した複数の語彙認識モデルを使って音声認識を行った認識結果と合わせて、図１２に示すようになる。
図１２に示すように、従来型及び本発明手法共に音声認識候補文字列の選択数が４までは、語彙認識確率が大幅に上昇し、その後、選択数６までなだらかに上昇し、その先はほぼ一定となっている。従来型の認識結果は、選択数が１０以上になると男性被験者の語彙認識確率が８０％を越え、選択数が１５を越えると平均認識確率が８０％となり、女性被験者の認識確率は、選択数が２０になっても８０％以下のままとなる。一方、本発明手法は、選択数が５を越えたあたりで、男性被験者の認識確率及び平均認識確率が８０％を越え、選択数が６を越えると、女性被験者の認識確率も８０％を越える。つまり、本発明の認識対象文字ネットワークを用いた音声認識は、自動車内の雑音環境下において、従来型と比較して、少ない選択数で高い認識確率を得ることができる。
【００９９】
なお、上記実施の形態においては、単語文字をＡ〜Ｚのアルファベットとしたが、これに限らず、上記第３実施例のように、単語文字を北米英語数字（ｚｅｒｏ、ｏｕ、ｏｎｅ、ｔｗｏ、・・・、ｎｉｎｅ）などの文字列とし、語彙を、例えば、電話番号（例えば、３２３−２３５−ＸＸＸＸなど）等の文字列群として音声認識処理を行なったりするなど、単語文字の単位を所定の文字列などとしても良い。このような音声認識装置を、例えば、携帯電話機や据え置き型の電話機等に搭載し、尤度の大きい順に選択された上位所定数の音声認識文字列（電話番号の先頭Ｎ桁）からそれぞれ始まる語彙（電話番号）に対応した語彙認識モデルを選択し、対象話者が発声した目的の音声認識対象の語彙の連続音声データから抽出された特徴パラメータに対して最も大きい尤度を与える語彙認識モデルに対応した語彙を電話番号としてダイヤル発信するようにしても良い。このようにすれば、音声で電話番号を入力して、簡易に目的の電話番号に電話をかけることが可能となると共に、本発明の音声認識装置は、上記したように単語認識文字ネットワークのサイズを従来に比して小さくできるので、電話機のメモリを共用する場合などに、従来に比してメモリ容量を圧迫しないので簡易に組み込むことが可能である。
【０１００】
また、上記第３実施例において、認識対象文字ネットワークから選択される音声認識候補文字列そのものが電話番号となるように認識対象文字ネットワークを構成し、このような音声認識装置を、例えば、携帯電話機や据え置き型の電話機等に搭載することで、例えば、尤度の大きい順に所定数の音声認識候補文字列（電話番号）を表示部等に表示して任意のものをユーザに選択させたり、終端ノードの尤度が最大となる音声認識候補文字列を自動的に選択したりして、当該選択された音声認識候補文字列（電話番号）をダイヤル発信するようにしても良い。このようにすれば、音声で電話番号を入力して、簡易に目的の電話番号に電話をかけることが可能となると共に、本発明の音声認識装置は、上記したように単語認識文字ネットワークのサイズを従来に比して小さくでき、且つ語彙認識モデルが不要となるので、電話機のメモリを共用する場合などに、従来に比してよりメモリ容量を圧迫しないので簡易に組み込むことが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】本発明に係る音声認識装置１００の構成を示すブロック図である。
【図２】音声認識装置１００における音声認識候補文字列選択処理を示すフローチャートである。
【図３】音声認識装置１００における音声認識処理を示すフローチャートである。
【図４】認識対象文字ネットワークの概略接続構成図である。
【図５】認識対象文字ネットワークの詳細接続構成図である。
【図６】単語文字セットの分類の一例を示す図である。
【図７】第１実施例の語彙認識結果を示す図である。
【図８】北米のストリート名を音声認識する場合の処理の大まかな流れを示す図である。
【図９】ストリート名の音声認識の実施例に対する音声認識結果と、従来技術の音声認識結果とを示す図である。
【図１０】第２実施例の音声認識処理にかかる演算時間を示す図である。
【図１１】北米英語数字を単語文字とした場合の単語文字セット群の一例を示す図である。
【図１２】北米英語数字の音声認識の実施例における従来手法及び本発明手法の音声認識結果を示す図である。
【図１３】従来型の認識対象文字ネットワークの一例を示す図である。
【図１４】全候補選択型の認識対象文字ネットワークの一例を示す図である。
【図１５】ＨＭＭ及び該ＨＭＭの各状態に対応するスペクトル包絡の一例を示す図である。
【符号の説明】
【０１０２】
１００                音声認識装置
１０                  音声データ取得部
１１                  データ制御部
１２                  データ記憶部
１３                  特徴パラメータ抽出部
１４                  単語音声認識処理部
１５                  認識結果記録部
１６                  尤度合計算出部
１７                  候補文字列選択部
１８                  語彙認識モデル選択部
１９                  語彙音声認識処理部
４００                音声文字セット群
４００ａ〜４００ｅ    音声文字セット
【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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【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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【図１４】
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【図１５】
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