(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
クライアント装置と、複数の音声認識サーバ装置と、管理部を含む音声認識システムであって、
前記クライアント装置は、
前記クライアント装置に入力された音響信号に対する音声認識結果を、その収音条件に基づいて選択された音声認識サーバ装置から受信する受信部と、
ユーザによる同一内容を示す発声の複数回の繰り返しを観測した信号群である繰り返し信号群を取得して、前記繰り返し信号群のうち最後の信号の音声認識結果を正解候補として抽出する言い直し判定部と、
前記繰り返し信号群を全て再学習信号群とし、前記正解候補と、前記再学習信号群の組を前記管理部に送信する送信部と、
前記音響信号の送信先となる音声認識サーバ装置と前記収音条件との関係に関する情報である送信先情報に基づいて、前記音響信号の送信先となる音声認識サーバ装置と前記収音条件との関係を変更する送信先変更部を含み、
前記管理部は、
全ての音声認識サーバ装置から前記再学習信号群に対する音声認識結果を受信する音声認識結果受信部と、
所定の音声認識サーバ装置から受信した前記再学習信号群に対する音声認識結果と前記正解候補との類似度が何れも高くなるか、または前記所定の音声認識サーバ装置から受信した前記再学習信号群に対する音声認識結果の信頼度が何れも高くなる場合に、前記所定の音声認識サーバ装置に対して、音響信号が送信されるように、前記送信先情報を更新する送信先情報更新部と、
前記更新された送信先情報を前記クライアント装置に送信する送信先情報送信部を含む音声認識システム。
【請求項２】
クライアント装置と、複数の音声認識サーバ装置と、管理部を含む音声認識システムであって、
前記クライアント装置は、
前記クライアント装置に入力された音響信号に対する音声認識結果を、その収音条件に基づいて選択された音声認識サーバ装置から受信する受信部と、
ユーザによる同一内容を示す発声の複数回の繰り返しを観測した信号群である繰り返し信号群を取得して、前記繰り返し信号群のうち最後の信号の音声認識結果を正解候補として抽出する言い直し判定部と、
前記繰り返し信号群を全て再学習信号群とし、前記正解候補と、前記再学習信号群の組を前記管理部に送信する送信部を含み、
前記管理部は、
全ての音声認識サーバ装置から前記再学習信号群に対する音声認識結果を受信する音声認識結果受信部と、
所定の音声認識サーバ装置から受信した前記再学習信号群に対する音声認識結果と前記正解候補との類似度が何れも高くなるか、または前記所定の音声認識サーバ装置から受信した前記再学習信号群に対する音声認識結果の信頼度が何れも高くなる場合に、前記所定の音声認識サーバ装置と同じ音声認識の設定となるように、前記選択された音声認識サーバ装置の音声認識の設定に関する情報である設定情報を更新する設定情報更新部と、
前記更新された設定情報を前記選択された音声認識サーバ装置に送信する設定情報送信部を含み、
前記音声認識サーバ装置のそれぞれは、
前記設定情報を受信した場合に、前記受信した設定情報に基づいて自装置の音声認識の設定を変更する
音声認識システム。
【請求項３】
クライアント装置と、複数の音声認識サーバ装置と、管理部を含む音声認識システムであって、
前記クライアント装置は、
前記クライアント装置に入力された音響信号に対する音声認識結果を、その収音条件に基づいて選択された音声認識サーバ装置から受信する受信部と、
ユーザによる同一内容を示す発声の複数回の繰り返しを観測した信号群である繰り返し信号群を取得して、前記繰り返し信号群のうち最後の信号の音声認識結果を正解候補として抽出する言い直し判定部と、
前記繰り返し信号群を全て再学習信号群とし、前記正解候補と、前記再学習信号群の組を前記管理部に送信する送信部と、
前記収音条件を抽出するために予め設定されている値であるしきい値を変更するしきい値変更部を含み、
前記管理部は、
全ての音声認識サーバ装置から前記再学習信号群に対する音声認識結果を受信する音声認識結果受信部と、
所定の音声認識サーバ装置から受信した前記再学習信号群に対する音声認識結果と前記正解候補との類似度が何れも高くなるか、または前記所定の音声認識サーバ装置から受信した前記再学習信号群に対する音声認識結果の信頼度が何れも高くなる場合に、前記所定の音声認識サーバ装置に対して、音響信号が送信されるように、前記しきい値を更新するしきい値更新部と、
前記更新されたしきい値を前記クライアント装置に送信するしきい値送信部を含む
音声認識システム。
【請求項４】
請求項１から３の何れかに記載の音声認識システムであって、
前記言い直し判定部は、
ｍを２以上の整数とし、前記クライアント装置にｍ−１番目に入力された音響信号に対する音声認識結果が前記クライアント装置により呈示された時刻と前記クライアント装置にｍ番目に入力された音響信号の入力時刻との差分である反応時間、前記クライアント装置にｍ−１番目に入力された音響信号に対する音声認識結果の信頼度、前記クライアント装置にｍ−１番目、ｍ番目に入力された各音響信号の類似度、前記クライアント装置にｍ−１番目、ｍ番目に入力された各音響信号に対する各音声認識結果の類似度、のうち少なくとも何れか一つに基づいて、前記クライアント装置にｍ番目に入力された音響信号が言い直しであるか否かを判定し、前記判定の結果に基づいて前記繰り返し信号群を取得する音声認識システム。
【請求項５】
クライアント装置と、複数の音声認識サーバ装置と、管理部が実行する音声認識方法であって、
前記クライアント装置は、
前記クライアント装置に入力された音響信号に対する音声認識結果を、その収音条件に基づいて選択された音声認識サーバ装置から受信するステップと、
ユーザによる同一内容を示す発声の複数回の繰り返しを観測した信号群である繰り返し信号群を取得して、前記繰り返し信号群のうち最後の信号の音声認識結果を正解候補として抽出するステップと、
前記繰り返し信号群を全て再学習信号群とし、前記正解候補と、前記再学習信号群の組を前記管理部に送信するステップを実行し、
前記管理部は、
全ての音声認識サーバ装置から前記再学習信号群に対する音声認識結果を受信するステップと、
所定の音声認識サーバ装置から受信した前記再学習信号群に対する音声認識結果と前記正解候補との類似度が何れも高くなるか、または前記所定の音声認識サーバ装置から受信した前記再学習信号群に対する音声認識結果の信頼度が何れも高くなる場合に、前記所定の音声認識サーバ装置に対して、音響信号が送信されるように、前記音響信号の送信先となる音声認識サーバ装置と前記収音条件との関係に関する情報である送信先情報を更新するステップと、
前記更新された送信先情報を前記クライアント装置に送信するステップを実行し、
前記クライアント装置は、
前記送信先情報に基づいて、前記音響信号の送信先となる音声認識サーバ装置と前記収音条件との関係を変更するステップを実行する
音声認識方法。
【請求項６】
クライアント装置と、複数の音声認識サーバ装置と、管理部が実行する音声認識方法であって、
前記クライアント装置は、
前記クライアント装置に入力された音響信号に対する音声認識結果を、その収音条件に基づいて選択された音声認識サーバ装置から受信するステップと、
ユーザによる同一内容を示す発声の複数回の繰り返しを観測した信号群である繰り返し信号群を取得して、前記繰り返し信号群のうち最後の信号の音声認識結果を正解候補として抽出するステップと、
前記繰り返し信号群を全て再学習信号群とし、前記正解候補と、前記再学習信号群の組を前記管理部に送信するステップを実行し、
前記管理部は、
全ての音声認識サーバ装置から前記再学習信号群に対する音声認識結果を受信するステップと、
所定の音声認識サーバ装置から受信した前記再学習信号群に対する音声認識結果と前記正解候補との類似度が何れも高くなるか、または前記所定の音声認識サーバ装置から受信した前記再学習信号群に対する音声認識結果の信頼度が何れも高くなる場合に、前記所定の音声認識サーバ装置と同じ音声認識の設定となるように、前記選択された音声認識サーバ装置の音声認識の設定に関する情報である設定情報を更新するステップと、
前記更新された設定情報を前記選択された音声認識サーバ装置に送信するステップを実行し、
前記音声認識サーバ装置のそれぞれは、
前記設定情報を受信した場合に、前記受信した設定情報に基づいて自装置の音声認識の設定を変更するステップを実行する
音声認識方法。
【請求項７】
クライアント装置と、複数の音声認識サーバ装置と、管理部が実行する音声認識方法であって、
前記クライアント装置は、
前記クライアント装置に入力された音響信号に対する音声認識結果を、その収音条件に基づいて選択された音声認識サーバ装置から受信するステップと、
ユーザによる同一内容を示す発声の複数回の繰り返しを観測した信号群である繰り返し信号群を取得して、前記繰り返し信号群のうち最後の信号の音声認識結果を正解候補として抽出するステップと、
前記繰り返し信号群を全て再学習信号群とし、前記正解候補と、前記再学習信号群の組を前記管理部に送信するステップを実行し、
前記管理部は、
全ての音声認識サーバ装置から前記再学習信号群に対する音声認識結果を受信するステップと、
所定の音声認識サーバ装置から受信した前記再学習信号群に対する音声認識結果と前記正解候補との類似度が何れも高くなるか、または前記所定の音声認識サーバ装置から受信した前記再学習信号群に対する音声認識結果の信頼度が何れも高くなる場合に、前記所定の音声認識サーバ装置に対して、音響信号が送信されるように、前記収音条件を抽出するために予め設定されている値であるしきい値を更新するステップと、
前記更新されたしきい値を前記クライアント装置に送信するステップを実行し、
前記クライアント装置は、
前記しきい値を変更するステップを実行する
音声認識方法。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１から４の何れかに記載の音声認識システムに含まれる管理部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、クライアント装置と複数の音声認識サーバ装置と管理部を含む音声認識システム、音声認識方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、クライアント装置で検出した音声区間の信号に対して音声認識サーバ装置で音声認識を行ってその結果をクライアント装置に返信する、サーバ・クライアント型音声認識システムが存在する（例えば特許文献１）。音声認識サーバ装置を、何れのクライアント装置からでもアクセス可能なネットワーク上に配置することにより、音声認識システムを利用したサービスを多数のクライアント装置が享受できるようになる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−３３１６１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このとき、音声認識サーバ装置の認識性能が十分でなければ、クライアント装置は正解の認識結果を得るまで何度も音声認識サーバ装置にアクセスする必要がある。この複数回のアクセスにより音声認識サーバ装置の負荷が増大し、システムの利用効率が低下する。システムの利用効率を向上させるためには、誤認識の回数を削減することが必要である。
【０００５】
そこで本発明では、誤認識の回数を削減でき、システムの利用効率を向上させることができる音声認識システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の音声認識システムは、クライアント装置と、複数の音声認識サーバ装置と、管理部を含む。クライアント装置は、受信部と、言い直し判定部と、送信部と、送信先変更部を含む。
【０００７】
受信部は、クライアント装置に入力された音響信号に対する音声認識結果を、その収音条件に基づいて選択された音声認識サーバ装置から受信する。言い直し判定部は、ユーザによる同一内容を示す発声の複数回の繰り返しを観測した信号群である繰り返し信号群を取得して、繰り返し信号群のうち最後の信号の音声認識結果を正解候補として抽出する。送信部は、繰り返し信号群を全て再学習信号群とし、正解候補と、再学習信号群の組を管理部に送信する。送信先変更部は、音響信号の送信先となる音声認識サーバ装置と収音条件との関係に関する情報である送信先情報に基づいて、音響信号の送信先となる音声認識サーバ装置と収音条件との関係を変更する。
【０００８】
管理部は、音声認識結果受信部と、送信先情報更新部と、送信先情報送信部を含む。
【０００９】
音声認識結果受信部は、全ての音声認識サーバ装置から再学習信号群に対する音声認識結果を受信する。送信先情報更新部は、全ての音声認識サーバ装置から受信した各音声認識結果と正解候補との類似度に基づいて、送信先情報を更新する。送信先情報送信部は、更新された送信先情報をクライアント装置に送信する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の音声認識システムによれば、誤認識の回数を削減でき、システムの利用効率を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施例１の音声認識システムの構成を示すブロック図。
【図２】実施例１の音声認識システムの言い直し判定部の構成を示すブロック図。
【図３】実施例１の音声認識システムの管理部の構成を示すブロック図。
【図４】実施例１の音声認識システムの音声認識動作を示すシーケンス図。
【図５】実施例１の音声認識システムの情報更新動作を示すシーケンス図。
【図６】実施例１の音声認識システムの言い直し判定部の動作を示すフローチャート。
【図７】実施例１の音声認識システムの言い直し判定動作を例示する図。
【図８】実施例１の音声認識システムの送信先情報更新動作を例示する図。
【図９】実施例２の音声認識システムの構成を示すブロック図。
【図１０】実施例２の音声認識システムの管理部の構成を示すブロック図。
【図１１】実施例２の音声認識システムの情報更新動作を示すシーケンス図。
【図１２】実施例３の音声認識システムの構成を示すブロック図。
【図１３】実施例３の音声認識システムの管理部の構成を示すブロック図。
【図１４】実施例３の音声認識システムの情報更新動作を示すシーケンス図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。なお、同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。
【００１３】
以下の説明では、音声認識対象とする発声された信号を音声信号、音声信号と音声信号以外の背景雑音信号などが混在した状態で収音した信号を音響信号と呼ぶこととする。
【実施例１】
【００１４】
以下、図１、図２、図３を参照して本実施例の音声認識システムの構成について説明する。図１は、本実施例の音声認識システム１の構成を示すブロック図である。図２は、本実施例の音声認識システム１の言い直し判定部１７の構成を示すブロック図である。図３は、本実施例の音声認識システム１の管理部３０の構成を示すブロック図である。
【００１５】
図１に示すように、本実施例の音声認識システム１は、クライアント装置１０と、複数の音声認識サーバ装置２１−１、…、２１−ｎ、…、２１−Ｎ（ＮはＮ≧２を充たす整数、ｎは１≦ｎ≦Ｎを充たす整数）と、管理部３０を含む。図１においてクライアント装置１０は１台のみ図示したが、クライアント装置１０は複数台存在してもよい。音声認識サーバ装置２１−１、…、２１−ｎ、…、２１−Ｎをまとめて呼称する際には、音声認識サーバ装置群２０と呼ぶ。クライアント装置１０と音声認識サーバ装置群２０は、ネットワークを介し、無線または有線で通信可能に接続されているものとする。管理部３０は、単独のハードウェア（装置）として構成されてもよい。管理部３０を単独のハードウェア（装置）として構成した場合は、これを管理装置３０と呼んでもよい。管理部３０を単独のハードウェア（装置）として構成した場合、クライアント装置１０と音声認識サーバ装置群２０と管理部３０（管理装置３０）はネットワークを介して、無線または有線で通信可能に接続されているものとする。また、管理部３０は、クライアント装置１０内の構成要件であってもよいし、音声認識サーバ装置群２０内の何れかの音声認識サーバ装置内の構成要件であってもよい。
【００１６】
音声認識サーバ装置２１−１、…、２１−ｎ、…、２１−Ｎは、クライアント装置１０に入力される音響信号の収音条件（詳細は後述）に基づいて音響信号の音声認識処理を担当するか否かが予め設定され、互いに異なる特性の音響モデルを記憶しているものとする。音響モデルの特性として例えば雑音特性などが考えられる。クライアント装置１０は、収音条件抽出部１１と、しきい値記憶部１１１と、選択部１２と、送信先記憶部１２１と、信号処理部１３と、送信部１４と、受信部１５と、呈示部１６と、言い直し判定部１７と、言い直し情報記憶部１７１と、送信先変更部１８を含む。図２に示すように本実施例の言い直し判定部１７は、反応時間測定部１７Ａと、信頼度取得部１７Ｂと、類似度算出部１７Ｃと、判定部１７Ｄを含む。図３に示すように本実施例の管理部３０は、正解候補受信部３０Ａと、再学習信号群送信部３０Ｂと、音声認識結果受信部３０Ｃと、送信先情報更新部３０Ｄと、送信先情報送信部３０Ｅと、正解候補記憶部３０Ｆを含む。
【００１７】
以下、図４を参照して本システムの音声認識動作について説明する。図４は、本実施例の音声認識システム１の音声認識動作を示すシーケンス図である。まず、収音条件抽出部１１は、入力された音響信号の収音条件を抽出する（Ｓ１１）。選択部１２は、抽出された収音条件に基づいて、対応する音声信号の送信先となる音声認識サーバ装置（例えば音声認識サーバ装置２１−１）を選択する（Ｓ１２）。収音条件と送信先となる音声認識サーバ装置との関係は送信先情報として、送信先記憶部１２１に予め記憶されているものとする。
【００１８】
＜収音条件＞
収音条件は、例えば音声信号の大きさと背景雑音信号の大きさの比率であるＳ／Ｎ比に関する特徴量、音響信号のひずみに関する特徴量、背景雑音信号のスペクトル形状に関する特徴量、背景雑音信号の大きさに関する特徴量のうち少なくとも何れかの特徴量についてのしきい値に基づく条件とすることができる。しきい値は、しきい値記憶部１１１に予め記憶されているものとする。
【００１９】
背景雑音信号とは発声音声や目的音が入力される直前の一定時間にマイクで観測された信号である。背景雑音信号の大きさとは、背景雑音信号のパワースペクトルの一定時間の平均値である。背景雑音信号のスペクトル形状とは、背景雑音信号のスペクトルにおける各帯域の成分やその時間変化である。音声信号と背景雑音信号のＳ／Ｎ比とは、発声音声（目的音）入力中の音響信号中の音声信号の大きさと背景雑音信号の大きさの比である。音声信号として、発声音声（目的音）入力中の一定時間の音響信号のパワースペクトルから背景雑音信号のパワースペクトルの一定時間の平均値を差し引いたパワースペクトルを用いることができる。音声信号の大きさとは、発声音声（目的音）入力中の一定時間の音声信号のパワースペクトルの平均値である。
【００２０】
音響信号のひずみとは、音響信号の入力が大きすぎたためにマイクロホン素子、マイクロホンアンプ回路、Ａ／Ｄ変換がクリッピングしているものを指す。入力信号レベルが、あらかじめ決めた閾値以上の振幅を持つ区間を検出し、その時間的な割合を計算する。この割合が高ければひずみが大きく、割合が小さければひずみが小さい。閾値以上の振幅となっていなければ、ひずみなしとすることができる。閾値は、マイク素子、回路、AD変換のクリッピングレベルに合わせて設定する。
【００２１】
＜収音条件抽出部１１（Ｓ１１）、選択部１２（Ｓ１２）＞
以下に、収音条件抽出部１１、選択部１２の動作（Ｓ１１、Ｓ１２）の例について述べる。収音条件抽出部１１は、例えば入力された音響信号から収音条件を表す特徴量を抽出し、特徴量の値に応じて入力された音響信号をグループ（例えば収音条件を表す符号）に分ける。
【００２２】
次に、選択部１２は、表１に記載のように、グループ（収音条件を表す符号）とインデックス（送信先音声認識サーバ装置を表す符号）の関係に基づいて、対応する音響信号の送信先となる音声認識サーバ装置（例えば音声認識サーバ装置２１−１）を選択する（Ｓ１２）。
【００２３】
【表１】
0006389787.tif 000002
【００２４】
特徴量xは例えば、音響信号に含まれる音声信号の大きさと背景雑音信号の大きさの比率であるＳ／Ｎ比、音響信号のひずみの有無やひずみの頻度、背景雑音信号のスペクトル形状、背景雑音信号の大きさ、などとすることができる。
【００２５】
特徴量xをＳ／Ｎ比とする場合、例えばしきい値をθ1=0dB、θ2=10dB、θ3=20dB等と設定し、x=5dBならば収音条件抽出部１１はグループ2を収音条件として抽出し、選択部１２はインデックス2を選択する。
【００２６】
特徴量xを音響信号のひずみとする場合、たとえばビットデプス16bitで量子化した信号で、0.5秒間で振幅の絶対値が30000以上となる時間の割合を特徴量xとする。しきい値をθ1=0.8等と設定し、x=0ならば収音条件抽出部１１はグループ1を収音条件として抽出し、選択部１２はインデックス1を選択し、x=0.9ならば収音条件抽出部１１はグループ2を収音条件として抽出し、選択部１２はインデックス2を選択する。
【００２７】
特徴量xを背景雑音信号のスペクトル形状とする場合、例えば背景雑音信号の大きさを周波数帯域や継続時間によりx1、x2、…、xm等（mはm≧2を充たす整数）と分けて評価する。収音条件抽出部１１は、評価結果の組み合わせからグループを抽出し、選択部１２はそのインデックスを選択する。また、背景雑音信号のスペクトル形状を特徴量として用いる別の方法として、複数種類の背景雑音信号のモデルを記憶しておき、入力された信号の背景雑音信号をモデルのいずれかに分類することもできる。複数種類の背景雑音信号とは、例えばホワイトノイズ、ピンクノイズ、バーストノイズなどである。この方法では、モデル一つ一つに対応するグループを割振っておき、入力された信号の背景雑音信号が分類されたモデルに応じてグループが決定される。
【００２８】
特徴量xを背景雑音信号の大きさとする場合、たとえばθ1=40dBA、θ2=55dBA、θ3=70dBA等と設定し、特徴量x=50dBAならば収音条件抽出部１１はグループ2を収音条件として抽出し、選択部１２はインデックス2を選択する。ここでdBAとは人間の聴覚を考慮した周波数重み付け特性（A特性）のもとで測定した騒音レベルのdB値の単位である。
【００２９】
＜信号処理部１３（Ｓ１３）＞
信号処理部１３は、抽出された収音条件が所定の条件に該当する場合に、対応する音響信号を信号処理する（Ｓ１３）。具体的には信号処理部１３は、Ｓ／Ｎ比や背景雑音信号の大きさが、収音条件抽出部１１で抽出された収音条件に基づいて決定される音声認識サーバ装置において音声認識対象として想定していた特徴量の範囲に適合するように、対応する音響信号を信号処理する。例えばＳ／Ｎ比＝１近傍、すなわち０ｄＢ近傍の収音条件は、音声信号の大きさと背景雑音信号の大きさが同等であり、そのような音響信号をそのまま音声認識に用いれば性能の低下を招きやすい。従って、Ｓ／Ｎ比＝０ｄＢ近傍の収音条件を収音条件抽出部１１で抽出した場合は、当該収音条件の音響信号に対して背景雑音信号を抑圧する信号処理を信号処理部１３で適用する。あるいは例えばＳ／Ｎ比＝１００近傍、すなわち２０ｄＢ近傍の収音条件を収音条件抽出部１１で抽出した場合は、前述の０ｄＢ近傍の収音条件と同様に、Ｓ／Ｎ比の値に応じて適応的に背景雑音信号を抑圧する処理を行うとしても良いし、抑圧する処理を全く行わないとしても良い。その他の収音条件においても、信号処理部１３において、収音条件抽出部１１で抽出した結果に基づき、音響信号への信号処理を適応的に行う。
【００３０】
以下に、信号処理部１３の動作（Ｓ１３）の例について述べる。音声認識では、多くの場合、前処理として信号処理により入力音声を補正する。音声認識において前処理して対処すべき音響特性として、例えば、加法性雑音と乗法性雑音がある。加法性雑音は、音声入力環境に遍在する雑音のように音声信号に対して加法的に観測される信号である。一方、乗法性雑音とはマイクの特性や空間伝達特性などの音響特性に起因する雑音（ひずみ）であり、時間波形では原音声波形に対する畳み込み演算として観測されるもので、スペクトル波形では乗算性のひずみとなるものである。加法性雑音に対処した音声認識処理の例としては、参考特許文献１の段落［０００５］に開示されたスペクトルサブトラクション法に基づく雑音抑圧法、または同文献の段落［０００７］に開示されたウィナー・フィルタ法（以下、ＷＦ法という）に基づく雑音抑圧法などのように、雑音の重畳した音声から雑音を抑圧して音声認識に適用する方法がある。
（参考特許文献１：特許第４４６４７９７号公報）
【００３１】
加法性雑音に加えて乗法性雑音に対処した音声認識処理の例としては、参考特許文献１のように乗法性雑音の影響を除去した音声モデルに雑音モデルを重畳させた雑音重畳音声モデルを生成してから乗法性特徴量に基づいてモデルを更新する方法がある。あるいは参考特許文献２の発明のように、雑音モデルに対しても乗法性雑音特徴量に基づいて正規化した上で正規化雑音重畳音声モデルを生成する方法がある。
（参考特許文献２：特許第５２０００８０号公報）
【００３２】
信号処理部１３が行う信号処理として典型的には雑音抑圧が考えられる。雑音抑圧以外の信号処理としては、例えばAGC(Automatic Gain Control)、CMN(Cepstrum Mean Normalization)、イコライザなどでもよい。
【００３３】
＜AGC＞
Automatic Gain Control(AGC)は、入力音声信号の短時間平均パワーまたは短時間平均振幅をもとに入力信号レベルを検出し、入力信号レベルと最適レベル（目標値）との差分が少なくなるように音声入力段の利得（ゲイン）を調整する処理である。AGCはA/D変換後の音声波形が過少または過大になって音声特徴量が不明瞭になることを防ぐ効果がある。AGCについては、例えば参考特許文献３の段落［０００１］に開示されている。
（参考特許文献３：特許第３５８８５５５号公報）
【００３４】
＜CMN＞
Cepstrum Mean Normalization(CMN)とは、音声認識の特徴量であるケプストラムにおいて、入力音声信号の長時間ケプストラム平均を求め、各フレームの入力音声のケプストラムから長時間ケプストラム平均をさし引く処理である。CMNは、マイクロホンの特性、マイクロホンの位置、部屋の形状に代表される乗算性ひずみの影響を軽減するために用いられる。CMNについては、例えば参考特許文献１の段落［００１０］に開示されている。
【００３５】
なお、クライアント装置１０の信号処理部１３でCMNを実施する場合、クライアント装置１０から音声認識サーバ装置へは、音声認識のための音響信号に由来する信号として、CMN適用後のMFCC(メル周波数ケプストラム)が送信されることとしておけば、音声認識サーバ装置で再度ケプストラム分析する処理を省くことができる。
【００３６】
＜イコライザ＞
イコライザとは、入力音声信号のゲインを周波数帯域ごとに調整する処理である。例えば音声入力用のマイクロホンの音響特性が平坦でないことが予めわかっていれば、イコライザを経由することで、音響特性を改善したうえで収音することができる。イコライザについては、例えば参考特許文献４の段落［００１０］、［００１６］に開示されている。
（参考特許文献４：特許第２８６５２６８号公報）
【００３７】
次に、送信部１４は、抽出された収音条件に対応する音声認識サーバ装置（ステップＳ１２で選択された音声認識サーバ装置）に、音響信号または音響信号に由来する信号を送信する（Ｓ１４）。このとき、送信部１４は、ステップＳ１３の信号処理がされていない場合と信号処理がされた場合とで送信先を異ならせて、信号処理がされていない音響信号、または信号処理がされた音響信号を送信するものとする。また、ステップＳ１２で選択された音声認識サーバ装置とは関係なくステップＳ１３の信号処理が実施されたか否かだけで、異なる音声認識サーバ装置のうちのいずれかの送信先を決定しても良い。なお、音響信号に由来する信号とは、音響信号の特徴量を表す信号、ステップＳ１３における信号処理を施した音響信号などを指す。また送信部１４は、音響信号または音響信号に由来する信号を送信する際に、収音条件（グループ）やそのしきい値、信号処理部１３における信号処理の有無に関する情報を音声認識サーバ装置に送信しても良い。音声認識サーバ装置は収音条件（グループ）やそのしきい値、や信号処理の有無から、どのような収音条件または信号処理条件において当該音声認識サーバ装置が選択されたかを記録することが可能になる。
【００３８】
音声認識サーバ装置２１−１、…、２１−ｎ、…、２１−Ｎは、クライアント装置１０から音響信号または音響信号に由来する信号を受信する（Ｓ２１Ａ）。音響信号または音響信号に由来する信号を受信した音声認識サーバ装置（例えば音声認識サーバ装置２１−１）は、音声認識処理を実行する（Ｓ２１Ｂ）。
【００３９】
＜音声認識処理（Ｓ２１Ｂ）＞
ステップＳ２１Ｂの音声認識処理は、例えば以下のように実行される。音声認識サーバ装置は、一文章や一単語の発話を文字列に変換する。音声認識サーバ装置は、音声特徴量として音声のパワーやその変化量、MFCC(メル周波数ケプストラム、Mel-Frequency Cepstrum Coefficient)やその動的変化量を用いる。音声認識サーバ装置は、統計的な音響モデルや言語モデルを用いて単語列を探索する。
【００４０】
ステップＳ２１Ｂの音声認識処理を実行した音声認識サーバ装置は、音声認識結果をクライアント装置１０に送信する（Ｓ２１Ｃ）。クライアント装置１０の受信部１５は、音声認識結果を受信する（Ｓ１５Ａ）。クライアント装置１０の呈示部１６は、受信した音声認識結果を呈示する（Ｓ１６）。
【００４１】
以下、図５、図６を参照して本実施例の音声認識システム１の情報更新動作について説明する。図５は、本実施例の音声認識システム１の情報更新動作を示すシーケンス図である。図６は、本実施例の音声認識システム１の言い直し判定部１７の動作を示すフローチャートである。言い直し判定部１７は、ユーザによる同一内容を示す発声の複数回の繰り返しを観測した信号群である繰り返し信号群を監視し、これを取得する（Ｓ１７）。ユーザによる同一内容を示す発声の複数回の繰り返しを認識するために、言い直し判定部１７の各構成要件（図２参照）は例えば以下の処理（図６参照）を実行する。ここでクライアント装置１０には全部でＭ個（ＭはＭ≧２を充たす整数）の音響信号が入力されたものとし、ｍは２≦ｍ≦Ｍを充たす整数とし、以下では言い直し判定部１７の各構成要件によりｍ番目の音響信号が言い直しであるか否かが判定される場合について説明する。
【００４２】
反応時間測定部１７Ａは、クライアント装置１０にｍ−１番目に入力された音響信号に対する音声認識結果がクライアント装置１０により呈示された時刻（以下、ｍ−１番目の呈示時刻という）とクライアント装置１０にｍ番目に入力された音響信号の入力時刻（以下、ｍ番目の入力時刻という）との差分である反応時間を測定する（Ｓ１７Ａ）。
【００４３】
信頼度取得部１７Ｂは、クライアント装置１０にｍ−１番目に入力された音響信号に対する音声認識結果（以下ｍ−１番目の音声認識結果という）の信頼度を取得する（Ｓ１７Ｂ）。信頼度は音声認識結果を示す文字列情報とともに音声認識サーバ装置からクライアント装置１０に送信される情報である。
【００４４】
類似度算出部１７Ｃは、クライアント装置１０にｍ−１番目、ｍ番目に入力された各音響信号の類似度、クライアント装置１０にｍ−１番目、ｍ番目に入力された各音響信号に対する各音声認識結果の類似度の少なくとも何れかを算出する（Ｓ１７Ｃ）。
【００４５】
判定部１７Ｄは、ステップＳ１７Ａ〜Ｓ１７Ｃで取得された反応時間、信頼度、類似度のうち少なくとも何れか一つに基づいて、クライアント装置１０にｍ番目に入力された音響信号が言い直しであるか否かを判定し、判定の結果に基づいて繰り返し信号群を取得する（Ｓ１７Ｄ）。判定部１７Ｄはユーザの反応時間が所定の閾値よりも小さく、ｍ−１番目の音声認識結果の信頼度が所定の閾値と比較して低く、類似度が所定の閾値よりも高くなる場合などに、ｍ−１番目の音声認識結果は誤認識であり、ｍ番目の音響信号に含まれる発話はユーザによる言い直し（同一発話の繰り返し）であると判定する。すなわち判定部１７Ｄは、ｍ−１番目に入力された音響信号とｍ番目に入力された音響信号を繰り返し信号群として取得する。
【００４６】
なお、ステップＳ１７Ａ〜Ｓ１７Ｃは必ずしも上述の順序で実行されなくてもよく、これらの処理は順序が入れ替わってもよい。例えば、ステップＳ１７Ａ〜Ｓ１７Ｃを処理の負荷が軽いものから実行することとすると、最初にステップＳ１７Ｂを、次にステップＳ１７Ａを、最後にステップＳ１７Ｃを実行する順序となる。また、ステップＳ１７Ａ〜Ｓ１７Ｃの各ステップ終了後に逐一ステップＳ１７Ｄの判定を行い、言い直しでないと判定された場合に後のステップを打ち切ってもよい。前述したようにステップＳ１７Ａ〜Ｓ１７Ｃのうち処理の負荷が軽いものから先に実行することとし（Ｓ１７Ｂ→Ｓ１７Ａ→Ｓ１７Ｃ）、最初のステップ（Ｓ１７Ｂ）で言い直しでないと判定された場合に、残りの二つのステップ（Ｓ１７Ａ、Ｓ１７Ｃ）を省略し、二番目のステップ（Ｓ１７Ａ）で言い直しでないと判定された場合に、残りの一つのステップ（Ｓ１７Ｃ）を省略することにより、クライアント装置１０の負荷を軽減することができる。
【００４７】
ステップＳ１７Ｃにおける類似度は、例えば次のいずれかとすることができる。
・各音響信号の特徴量のユークリッド距離の逆数値や符号を反転した値（特徴量としてケプストラムやパワー、またはそれらの変化量を用いることができる）。
・音声認識サーバ装置から得た各音声認識結果の文字列の編集距離の逆数値や符号を反転した値。ここで文字列とは表記上の文字列に限定するものではなく、文字列の読みを読み仮名や音素表記へ変換した文字列でも良い。
【００４８】
なお、繰り返し信号群に対する音声認識は、ステップＳ１２で選択された音声認識サーバ装置が実行する（Ｓ２１Ａ〜Ｓ２１Ｃ）。
【００４９】
言い直しの判定に上述の反応時間を用いたのは、言い直しの場合、そうでない場合に比べて、前の認識結果の呈示を見てから次の発話を行うまでの時間が短くなる傾向が認められるからである。また言い直しの判定に信頼度を用いたのは、認識結果が誤っている場合、当該音声認識結果の信頼度が低くなる傾向が認められるからである。また言い直しの判定に類似度を用いたのは、言い直しの場合、発話同士の類似度が高くなる傾向が認められるからである。ユーザの反応時間とは、ユーザが認識結果を読んで理解するまでの時間であることから、反応時間を判定するための閾値は、認識結果として呈示する文字数に比例した値としても良い。また認識結果に漢字が含まれる場合は漢字の文字数に応じてより長い閾値としても良い。
【００５０】
言い直し判定部１７（判定部１７Ｄ）は、繰り返し信号群のうち最後の信号の音声認識結果を正解候補として抽出する（Ｓ１７）。言い直し判定部１７（判定部１７Ｄ）は、繰り返し信号群を全て再学習信号群とし、正解候補と対応付けて言い直し情報記憶部１７１に記憶する。繰り返し信号群を全て再学習信号群として用いる理由は、繰り返し信号群の全てにおいて正解候補と等しい、あるいは正解候補と類似度が高い音声認識結果を生成できる音声認識サーバ装置が、対応する音響信号の送信先として好適であるためである。
【００５１】
以下、図７を参照して言い直し判定部１７の言い直し判定動作の例について説明する。図７は、本実施例の音声認識システム１の言い直し判定動作を例示する図である。本実施例の音声認識システム１は単語に限定しない文章の音声認識を可能とするが、要点を理解しやすくするため単語音声認識の例で説明する。図７に示すように、クライアント装置１０のユーザ９が、クライアント装置１０に向かって「きりゅう」（桐生）と発話（以下、この発話を発話１という）したものとする。クライアント装置１０は、発話１を含む音響信号をステップＳ１２で選択された音声認識サーバ装置（ここでは音声認識サーバ装置２１−ｎとする）に送信する。音声認識サーバ装置２１−ｎは、発話１を含む音響信号を音声認識し、音声認識結果「知立」（ちりゅう）をクライアント装置１０に返信する（以下、この音声認識結果を認識結果１という）。クライアント装置１０は認識結果１をユーザ９に呈示する。
【００５２】
ユーザ９は呈示された認識結果１が誤認識であることに気付いて、先ほどと同じようにクライアント装置１０に向かって「きりゅう」（桐生）と発話（以下、この発話を発話２という）したものとする。クライアント装置１０は、発話２を含む音響信号を音声認識サーバ装置２１−ｎに送信する。音声認識サーバ装置２１−ｎは、発話２を含む音響信号を音声認識し、音声認識結果「桐生」（きりゅう）をクライアント装置１０に返信する（以下、この音声認識結果を認識結果２という）。クライアント装置１０は認識結果２をユーザ９に呈示する。
【００５３】
ユーザ９は呈示された認識結果２を見て、正しく音声認識が実行されたことを確認し、今度はクライアント装置１０に向かって「くどう」（工藤）と発話（以下、この発話を発話３という）したものとする。クライアント装置１０は、発話３を含む音響信号を音声認識サーバ装置２１−ｎに送信する。音声認識サーバ装置２１−ｎは、発話３を含む音響信号を音声認識し、音声認識結果「工藤」（くどう）をクライアント装置１０に返信する（以下、この音声認識結果を認識結果３という）。クライアント装置１０は認識結果３をユーザ９に呈示する。
【００５４】
上述の例において、反応時間測定部１７Ａは、認識結果１の呈示時刻と発話２を含む音響信号の入力時刻との差分である反応時間（以下、反応時間１という）を測定する（Ｓ１７Ａ）。信頼度取得部１７Ｂは、認識結果１の信頼度を取得する（Ｓ１７Ｂ）。類似度算出部１７Ｃは、発話１を含む音響信号と発話２を含む音響信号の類似度、あるいは認識結果１と認識結果２の類似度の少なくとも何れかを算出する（Ｓ１７Ｃ）。この場合、判定部１７Ｄは反応時間１が所定の閾値よりも小さくなる、認識結果１の信頼度が所定の閾値と比較して低くなる、発話１を含む音響信号と発話２を含む音響信号の類似度、あるいは認識結果１と認識結果２の類似度が所定の閾値よりも高くなることなどから、認識結果１は誤認識であり、発話２はユーザによる言い直し（同一発話の繰り返し）であると判定する（Ｓ１７Ｄ）。
【００５５】
同様に、判定部１７Ｄは反応時間２が所定の閾値よりも小さくならない（反応時間２が十分に長い）、認識結果２の信頼度が所定の閾値と比較して低くくならない（認識結果２の信頼度が十分に高い）、発話２を含む音響信号と発話３を含む音響信号の類似度、あるいは認識結果２と認識結果３の類似度が所定の閾値よりも高くならない（二つの音響信号、あるいは認識結果が十分に非類似である）ことなどから、認識結果２は正解候補であり、発話３はユーザによる言い直し（同一発話の繰り返し）ではないものと判定する（Ｓ１７Ｄ）。この場合、発話１を含む音響信号と発話２を含む音響信号が再学習信号群に該当することになる。
【００５６】
次に、送信部１４は、正解候補と再学習信号群の組を管理部３０に送信する（Ｓ１４Ｂ）。
【００５７】
管理部３０の正解候補受信部３０Ａは、クライアント装置１０から正解候補と再学習信号群の組を受信する（Ｓ３０Ａ）。正解候補と再学習信号群の組は、正解候補記憶部３０Ｆに記憶される。管理部３０の再学習信号群送信部３０Ｂは、再学習信号群を音声認識サーバ装置群２０（全ての音声認識サーバ装置）に送信する（Ｓ３０Ｂ）。
【００５８】
音声認識サーバ装置群２０は、管理部３０から再学習信号群を受信する（Ｓ２１Ｄ）。音声認識サーバ装置群２０は、受信した再学習信号群を音声認識する（Ｓ２１Ｅ）。音声認識サーバ装置群２０は、音声認識結果を管理部３０に送信する（Ｓ２１Ｆ）。
【００５９】
管理部３０の音声認識結果受信部３０Ｃは、全ての音声認識サーバ装置から再学習信号群に対する音声認識結果を受信する（Ｓ３０Ｃ）。管理部３０の送信先情報更新部３０Ｄは、全ての音声認識サーバ装置から受信した各音声認識結果と正解候補との類似度に基づいて、送信先情報を更新する（Ｓ３０Ｄ）。送信先情報とは、音響信号の送信先となる音声認識サーバ装置と収音条件との関係に関する情報である。典型的には、送信先情報更新部３０Ｄは、正解候補と再学習信号群（Ｌ個の信号群とする、Ｌ≧２）に対する音声認識結果の類似度（第１類似度、第２類似度、…、第Ｌ類似度）がいずれも高くなる、あるいは再学習信号群に対する音声認識結果の信頼度が何れも高くなる音声認識サーバ装置に対して、前述のクライアント装置１０からの音響信号が送信されるように、送信先情報を更新する（Ｓ３０Ｄ）。言い換えれば、ステップＳ３０Ｄにおいて、再学習信号群の何れの再学習信号に対しても正解候補と等しい（類似度の高い）音声認識結果を生成することができる音声認識サーバ装置が好適な送信先として選択される。例えば前述の発話「きりゅう」（桐生）の言い直しがＬ回実行された場合には、発話「きりゅう」（桐生）を含む再学習信号が計Ｌ個存在することになる。このとき、送信先の音声認識サーバ装置として好適なのは、Ｌ個の発話「きりゅう」（桐生）を含む再学習信号群の何れに対しても正解候補である「桐生」（きりゅう）と等しい、あるいは高い類似度の音声認識結果を生成することができる音声認識サーバ装置である。また、ステップＳ３０Ｄにおいて、再学習信号群の何れの再学習信号に対しても信頼度の高い音声認識結果を生成することができる音声認識サーバ装置が好適な送信先として選択されてもよい。前述の例では、Ｌ個の発話「きりゅう」（桐生）を含む再学習信号群の何れに対しても高い信頼度の音声認識結果を生成することができる音声認識サーバ装置が好適な送信先として選択されてもよい。送信先情報更新部３０Ｄは、正解候補と再学習信号群に対する音声認識結果の類似度（第１類似度、第２類似度、…、第Ｌ類似度）が所定の閾値よりも大きくなる回数が最も多い音声認識サーバ装置、あるいは再学習信号群に対する音声認識結果の信頼度が所定の閾値よりも大きくなる回数が最も多い音声認識サーバ装置に対して、前述のクライアント装置１０からの音響信号が送信されるように、送信先情報を更新してもよい（Ｓ３０Ｄ）。言い換えれば、ステップＳ３０Ｄにおいて、再学習信号群に対して正解候補と等しい（類似度が高い）音声認識結果を最も多く生成することができる音声認識サーバ装置が好適な送信先として選択される。例えば前述の発話「きりゅう」（桐生）の言い直しがＬ回実行された場合には、発話「きりゅう」（桐生）を含む再学習信号が計Ｌ個存在することになる。このとき、送信先の音声認識サーバ装置として好適なのは、Ｌ個の発話「きりゅう」（桐生）を含む再学習信号群に対して正解候補である「桐生」（きりゅう）と等しい、あるいは高い類似度の音声認識結果を最も多く生成することができる音声認識サーバ装置である。また、ステップＳ３０Ｄにおいて、再学習信号群に対して信頼度が高い音声認識結果を最も多く生成することができる音声認識サーバ装置が好適な送信先として選択されてもよい。前述の例では、Ｌ個の発話「きりゅう」（桐生）を含む再学習信号群に対して高い信頼度の音声認識結果を最も多く生成することができる音声認識サーバ装置が好適な送信先として選択されてもよい。
【００６０】
以下、図８を参照して管理部３０の送信先情報更新動作の例について説明する。図８は、本実施例の音声認識システム１の送信先情報更新動作を例示する図である。図８に示すように、クライアント装置１０は、再学習信号群である発話１を含む音響信号、発話２を含む音響信号と、正解候補である認識結果２を組にして管理部３０に送信する。管理部３０は、再学習信号群である発話１を含む音響信号、発話２を含む音響信号を音声認識サーバ装置２１−ｂや音声認識サーバ装置２１−ｃに送信する。音声認識サーバ装置２１−ｂは、発話１を含む音響信号、発話２を含む音響信号に対して、認識結果１ｂ、２ｂを返信したものとする。この認識結果１ｂ、２ｂには、誤認識である「知立」（ちりゅう）が少なくとも一つは含まれていたものとする。一方、音声認識サーバ装置２１−ｃは、発話１を含む音響信号、発話２を含む音響信号に対して、認識結果１ｃ、２ｃを返信したものとし、認識結果１ｃ、２ｃは、何れも正解候補と等しい結果である「桐生」（きりゅう）であったものとする。
【００６１】
図８の例では、管理部３０は、認識結果２（正解候補）と認識結果１ｃ、２ｃが等しく、認識結果１ｃ、２ｃの信頼度が所定の閾値以上となることから、音声認識サーバ装置２１−ｃが最適な送信先であって、当該装置で保持されている認識設定（認識設定Ｃという）や音響モデルが、対応する音響信号に対して最適であるものと判定し、音声認識サーバ装置２１−ｃが音響信号の送信先となるように前述の送信先情報を更新する。
【００６２】
次に、管理部３０の送信先情報送信部３０Ｅは、更新された送信先情報をクライアント装置１０に送信する（Ｓ３０Ｅ）。
【００６３】
クライアント装置１０の受信部１５は、管理部３０から送信先情報を受信する（Ｓ１５Ｂ）。クライアント装置１０の送信先変更部１８は、受信した送信先情報に基づいて、音響信号の送信先となる音声認識サーバ装置と収音条件との関係を変更する（Ｓ１８）。クライアント装置１０の送信先変更部１８は、例えば送信先記憶部１２１に記憶済みの送信先情報を新たに受信した送信先情報に上書きすることによって、上記変更を行うことができる。
【００６４】
このように本実施例の音声認識システム１によれば、全ての音声認識サーバ装置が再学習信号群を音声認識し、何れの再学習信号群に対しても正解候補と等しい（類似度が高い）音声認識結果を送信した音声認識サーバ装置、あるいは何れの再学習信号群に対しても信頼度が高い音声認識結果を送信した音声認識サーバ装置が新たな送信先となるように管理部３０が送信先情報を更新し、クライアント装置１０が更新された送信先情報に基づいて、送信先となる音声認識サーバ装置を変更することにより、システム全体の誤認識の回数が減少する方向に送信先情報が最適化（再学習）されるため、システムの利用効率を向上させることができる。
【実施例２】
【００６５】
以下、送信先情報を更新する代わりにしきい値を更新することで実施例１と同様の効果を奏する実施例２の音声認識システムについて説明する。まず図９、図１０を参照して本実施例の音声認識システムの構成について説明する。図９は、本実施例の音声認識システム２の構成を示すブロック図である。図１０は、本実施例の音声認識システム２の管理部５０の構成を示すブロック図である。図９に示すように、本実施例の音声認識システム２は、クライアント装置４０と、複数の音声認識サーバ装置２１−１、…、２１−ｎ、…、２１−Ｎと、管理部５０を含む。クライアント装置４０は複数台存在してもよい。クライアント装置４０と音声認識サーバ装置群２０は、ネットワークを介し、無線または有線で通信可能に接続されているものとする。管理部５０は、単独のハードウェア（装置）として構成されてもよく、管理部５０を単独のハードウェア（装置）として構成した場合は、これを管理装置５０と呼んでもよい。管理部５０を単独のハードウェア（装置）として構成した場合、クライアント装置４０と音声認識サーバ装置群２０と管理部５０（管理装置５０）はネットワークを介して、無線または有線で通信可能に接続されているものとする。また、管理部５０は、クライアント装置４０内の構成要件であってもよいし、音声認識サーバ装置群２０内の何れかの音声認識サーバ装置内の構成要件であってもよい。
【００６６】
図９に示すように本実施例のクライアント装置４０は、実施例１のクライアント装置１０が備える送信先変更部１８の代わりに、しきい値変更部４８を備える。クライアント装置４０の、しきい値変更部４８以外の構成要件は実施例１のクライアント装置１０の各構成要件と同じであるため、説明を割愛する。
【００６７】
図１０に示すように本実施例の管理部５０は、実施例１の管理部３０が備える送信先情報更新部３０Ｄと、送信先情報送信部３０Ｅの代わりに、しきい値更新部５０Ｄと、しきい値送信部５０Ｅを備える。また、本実施例の管理部５０は実施例１の管理部３０が備えないしきい値記憶部５０Ｇと、信号処理部５０Ｈを備える。しきい値更新部５０Ｄ、しきい値送信部５０Ｅ、しきい値記憶部５０Ｇ、信号処理部５０Ｈ以外の構成要件は実施例１の管理部３０の各構成要件と同じであるため、説明を割愛する。
【００６８】
なお、本実施例の音声認識システム２の音声認識動作は実施例１の音声認識動作（Ｓ１１〜Ｓ１４Ａ、Ｓ２１Ａ〜Ｓ２１Ｃ、Ｓ１５Ａ、Ｓ１６）と全く同じであるから説明を省略する。
【００６９】
以下、図１１を参照して本実施例の音声認識システム２の情報更新動作について説明する。図１１は、本実施例の音声認識システム２の情報更新動作を示すシーケンス図である。
【００７０】
ステップＳ１７、Ｓ１４Ｂ、Ｓ３０Ａは実施例１と同様に実行される。次に、信号処理部５０Ｈは、前述のステップＳ１３において実行される信号処理であって、収音条件に応じて予め定められている信号処理のパターンの全て（信号処理自体を実施しないパターンを含む）を、ステップＳ１３における信号処理を実行する前の音響信号に適用して、収音条件毎に異なる信号処理を施した信号処理済音響信号を取得する。本実施例では、この信号処理済音響信号を再学習信号群とする（Ｓ５０Ｈ）。
【００７１】
なお、ステップＳ５０Ｈの信号処理による負荷の増大が問題となる場合は、ステップＳ５０Ｈを省略してもよい。この場合、再学習信号群に施された信号処理と後述するしきい値変更後にステップＳ１３において音響信号に施される信号処理とが異なる場合があることを許容し、ステップＳ１３において信号処理された音響信号をそのまま再学習信号群とする。ステップＳ３０Ｂは、実施例１と同様であるが、ステップＳ５０Ｈが実行される場合には、Ｓ５０Ｈにおいて各収音条件に応じて各信号処理を施された各音響信号（各再学習信号）は、対応する収音条件を担当する各音声認識サーバ装置にそれぞれ分配されるものとする。この場合のステップＳ３０Ｂは、全ての収音条件のパターンにおけるステップＳ１３−Ｓ１４を管理部５０において再現する処理ということができる。
【００７２】
以下、ステップＳ２１Ｄ〜Ｓ２１Ｆ、ステップＳ３０Ｃは実施例１と同様に実行される。
【００７３】
次に、しきい値更新部５０Ｄは、全ての音声認識サーバ装置から受信した各音声認識結果と正解候補との類似度、あるいは各音声認識結果の信頼度に基づいて、しきい値を更新する（Ｓ５０Ｄ）。前述したとおりしきい値とは、収音条件を抽出するために予め設定されている値のことである。典型的には、しきい値更新部５０Ｄは、正解候補と再学習信号群に対する音声認識結果の類似度（第１類似度、第２類似度、…、第Ｌ類似度）がいずれも高くなる、あるいは再学習信号群に対する音声認識結果の信頼度が何れも高くなる音声認識サーバ装置に対して、前述のクライアント装置１０からの音響信号が送信されるように、しきい値を更新する（Ｓ５０Ｄ）。次に、管理部５０のしきい値送信部５０Ｅは、更新されたしきい値をクライアント装置４０に送信する（Ｓ５０Ｅ）。
【００７４】
クライアント装置４０の受信部１５は、管理部５０からしきい値を受信する（Ｓ１５Ｂ）。クライアント装置４０のしきい値変更部４８は、受信したしきい値に基づいて、予め設定されたしきい値を変更する（Ｓ４８）。クライアント装置４０のしきい値変更部４８は、例えばしきい値記憶部１１１に記憶済みのしきい値を新たに受信したしきい値に上書きすることによって、上記変更を行うことができる。
【００７５】
このように本実施例の音声認識システム２によれば、全ての音声認識サーバ装置が再学習信号群を音声認識し、何れの再学習信号群に対しても正解候補と等しい（類似度が高い）音声認識結果を送信した音声認識サーバ装置、あるいは何れの再学習信号群に対しても信頼度が高い音声認識結果を送信した音声認識サーバ装置が新たな送信先となるように、管理部５０がしきい値を更新し、クライアント装置４０が更新されたしきい値に基づいて、予め設定されていたしきい値を新たなしきい値に変更することにより、システム全体の誤認識の回数が減少する方向にしきい値が最適化（再学習）されるため、システムの利用効率を向上させることができる。
【実施例３】
【００７６】
以下、送信先となる音声認識サーバ装置を変更する代わりに、音声認識サーバ装置に記憶された音響モデル、音声認識に関する設定を更新（入れ替え、再学習）する構成とした実施例３の音声認識システムについて説明する。まず図１２、図１３を参照して本実施例の音声認識システムの構成について説明する。図１２は、本実施例の音声認識システム３の構成を示すブロック図である。図１３は、本実施例の音声認識システム３の管理部９０の構成を示すブロック図である。図１２に示すように、本実施例の音声認識システム３は、クライアント装置７０と、複数の音声認識サーバ装置８１−１、…、８１−ｎ、…、８１−Ｎと、管理部９０を含む。音声認識サーバ装置８１−１、…、８１−ｎ、…、８１−Ｎをまとめて呼称する際には、音声認識サーバ装置群８０と呼ぶ。クライアント装置７０は複数台存在してもよい。クライアント装置７０と音声認識サーバ装置群８０は、ネットワークを介し、無線または有線で通信可能に接続されているものとする。管理部９０は、単独のハードウェア（装置）として構成されてもよく、管理部９０を単独のハードウェア（装置）として構成した場合は、これを管理装置９０と呼んでもよい。管理部９０を単独のハードウェア（装置）として構成した場合、クライアント装置７０と音声認識サーバ装置群８０と管理部９０（管理装置９０）はネットワークを介して、無線または有線で通信可能に接続されているものとする。また、管理部９０は、クライアント装置７０内の構成要件であってもよいし、音声認識サーバ装置群８０内の何れかの音声認識サーバ装置内の構成要件であってもよい。
【００７７】
図１２に示すように本実施例のクライアント装置７０は、実施例１のクライアント装置１０が備える送信先変更部１８を備えない。クライアント装置７０のそれ以外の構成要件は実施例１のクライアント装置１０の各構成要件と同じであるため、説明を割愛する。
【００７８】
図１３に示すように本実施例の管理部９０は、実施例１の管理部３０が備える送信先情報更新部３０Ｄと、送信先情報送信部３０Ｅの代わりに、設定情報更新部９０Ｄと、設定情報送信部９０Ｅを備える。設定情報更新部９０Ｄと、設定情報送信部９０Ｅ以外の構成要件は実施例１の管理部３０の各構成要件と同じであるため、説明を割愛する。
【００７９】
なお、本実施例の音声認識システム３の音声認識動作は実施例１の音声認識動作（Ｓ１１〜Ｓ１４Ａ、Ｓ２１Ａ〜Ｓ２１Ｃ、Ｓ１５Ａ、Ｓ１６）と全く同じであるから説明を省略する。
【００８０】
以下、図１４を参照して本実施例の音声認識システム３の情報更新動作について説明する。図１４は、本実施例の音声認識システム３の情報更新動作を示すシーケンス図である。ステップＳ１７〜Ｓ１４Ｂ、Ｓ３０Ａ〜Ｓ３０Ｂ、Ｓ２１Ｄ〜Ｓ２１Ｆ、Ｓ３０Ｃは実施例１と同様に実行される。
【００８１】
次に、管理部９０の設定情報更新部９０Ｄは、全ての音声認識サーバ装置から受信した各音声認識結果と正解候補との類似度、あるいは各音声認識結果の信頼度に基づいて、ステップＳ１２で選択された音声認識サーバ装置の設定情報を更新する（Ｓ９０Ｄ）。設定情報とは、音声認識の設定に関する情報であって、音響モデルを指定する情報、音声認識に関する設定を指定する情報を含んでいる。設定情報には音響モデルそのものが含まれていてもよい。典型的には設定情報更新部９０Ｄは、正解候補と再学習信号群に対する音声認識結果の類似度（第１類似度、第２類似度、…、第Ｌ類似度）がいずれも高くなる、あるいは再学習信号群に対する音声認識結果の信頼度が何れも高くなる音声認識サーバ装置と同じ音声認識の設定、同じ音響モデルとなるように、ステップＳ１２で選択された音声認識サーバ装置の設定情報を更新する（Ｓ９０Ｄ）。管理部９０の設定情報送信部９０Ｅは、更新された設定情報をステップＳ１２で選択された音声認識サーバ装置に送信する（Ｓ９０Ｅ）。
【００８２】
ステップＳ１２で選択された音声認識サーバ装置は、設定情報を受信して（Ｓ８０Ｇ）、受信した設定情報に基づいて自装置の音声認識の設定（音響モデル、音声認識に関する設定）を変更する（Ｓ８０Ｈ）。音声認識サーバ装置群８０は、音声認識サーバ装置群８０の稼働量が少ない時間帯（例えば夜間）に、設定を変更してもよい。また音声認識サーバ装置群８０は、それ以外の予め計画された時間帯に設定を変更してもよい。
【００８３】
このように本実施例の音声認識システム３によれば、管理部９０の設定情報更新部９０Ｄが設定情報を更新し、ステップＳ１２で選択された音声認識サーバ装置が更新された設定情報に基づいて自装置の音響モデル、音声認識に関する設定を変更するため、ステップＳ１２で選択された音声認識サーバ装置の誤認識が減少し、システムの利用効率を向上させることができる。
【００８４】
＜補記＞
本発明の装置は、例えば単一のハードウェアエンティティとして、キーボードなどが接続可能な入力部、液晶ディスプレイなどが接続可能な出力部、ハードウェアエンティティの外部に通信可能な通信装置（例えば通信ケーブル）が接続可能な通信部、ＣＰＵ（Central Processing Unit、キャッシュメモリやレジスタなどを備えていてもよい）、メモリであるＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクである外部記憶装置並びにこれらの入力部、出力部、通信部、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、外部記憶装置の間のデータのやり取りが可能なように接続するバスを有している。また必要に応じて、ハードウェアエンティティに、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体を読み書きできる装置（ドライブ）などを設けることとしてもよい。このようなハードウェア資源を備えた物理的実体としては、汎用コンピュータなどがある。
【００８５】
ハードウェアエンティティの外部記憶装置には、上述の機能を実現するために必要となるプログラムおよびこのプログラムの処理において必要となるデータなどが記憶されている（外部記憶装置に限らず、例えばプログラムを読み出し専用記憶装置であるＲＯＭに記憶させておくこととしてもよい）。また、これらのプログラムの処理によって得られるデータなどは、ＲＡＭや外部記憶装置などに適宜に記憶される。
【００８６】
ハードウェアエンティティでは、外部記憶装置（あるいはＲＯＭなど）に記憶された各プログラムとこの各プログラムの処理に必要なデータが必要に応じてメモリに読み込まれて、適宜にＣＰＵで解釈実行・処理される。その結果、ＣＰＵが所定の機能（上記、…部、…手段などと表した各構成要件）を実現する。
【００８７】
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。また、上記実施形態において説明した処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されるとしてもよい。
【００８８】
既述のように、上記実施形態において説明したハードウェアエンティティ（本発明の装置）における処理機能をコンピュータによって実現する場合、ハードウェアエンティティが有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記ハードウェアエンティティにおける処理機能がコンピュータ上で実現される。
【００８９】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、ＭＯ（Magneto-Optical disc）等を、半導体メモリとしてＥＥＰ−ＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることができる。
【００９０】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【００９１】
このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
【００９２】
また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、ハードウェアエンティティを構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【図１】
0006389787.tif 000003
【図２】
0006389787.tif 000004
【図３】
0006389787.tif 000005
【図４】
0006389787.tif 000006
【図５】
0006389787.tif 000007
【図６】
0006389787.tif 000008
【図７】
0006389787.tif 000009
【図８】
0006389787.tif 000010
【図９】
0006389787.tif 000011
【図１０】
0006389787.tif 000012
【図１１】
0006389787.tif 000013
【図１２】
0006389787.tif 000014
【図１３】
0006389787.tif 000015
【図１４】
0006389787.tif 000016