(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、
入力された音響信号または前記音響信号に由来する信号を、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に送信する送信部を含み、
前記音声認識サーバ装置のそれぞれは、
音声認識に関する設定を予め記憶する設定記憶部と、
前記クライアント装置が自装置を送信先として利用した割合である利用率に関する情報を前記管理部に送信する利用率送信部を含み、
前記管理部は、
前記収音条件の抽出に用いるしきい値であって、前記音声認識サーバ装置間の前記利用率の偏りが少なくなるように更新された前記しきい値を前記クライアント装置に対して送信する動作を第１の動作とし、前記利用率の偏りが少なくなるように更新された前記設定に関する情報を、他の前記音声認識サーバ装置と比較して前記利用率が偏っている前記音声認識サーバ装置に対して送信し、更新された前記設定に関する情報に対応するように更新された送信先情報であって、前記収音条件と送信先となる前記音声認識サーバ装置との関係に関する情報である前記送信先情報を、前記クライアント装置に送信する動作を第２の動作とした場合に、前記第１の動作と前記第２の動作のうち少なくとも何れか一つの動作を実行する
音声認識システム。
【請求項２】
請求項１に記載の音声認識システムであって、
前記設定記憶部には、音声認識に関する設定が予め複数記憶され、
前記音声認識サーバ装置のそれぞれは、
前記利用率に基づいて更新された設定に関する情報である設定情報に基づいて前記記憶された複数の設定のうちの一つを選択して前記設定を更新する設定更新部を含み、
前記管理部は、
他の音声認識サーバ装置の利用率と比較して高い利用率、または他の音声認識サーバ装置の利用率と比較して低い利用率に該当する一つ以上の音声認識サーバ装置に対して前記設定情報を送信する設定情報送信部を含む
音声認識システム。
【請求項３】
請求項１に記載の音声認識システムであって、
前記設定記憶部には、音声認識に関する設定が予め複数記憶され、
前記音声認識サーバ装置のそれぞれは、
前記利用率に基づいて更新された設定に関する情報である設定情報に基づいて前記記憶された複数の設定のうちの一つを選択して前記設定を更新する設定更新部を含み、
前記管理部は、
他の音声認識サーバ装置の利用率と比較して最高の利用率、または他の音声認識サーバ装置の利用率と比較して最低の利用率に該当する一つ以上の音声認識サーバ装置に対して前記設定情報を送信する設定情報送信部を含む
音声認識システム。
【請求項４】
請求項２または３に記載の音声認識システムであって、
前記管理部は、
前記設定情報送信部が前記設定情報を送信した場合に、収音条件と送信先となる音声認識サーバ装置との関係に関する情報である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み、
前記クライアント装置は、
前記送信先情報を記憶する送信先記憶部と、
前記管理部から受信した送信先情報に基づいて前記記憶された送信先情報を変更する送信先変更部と、
前記入力された音響信号の収音条件と前記変更された送信先情報に基づいて、対応する音響信号の送信先となる音声認識サーバ装置を選択する選択部を含む
音声認識システム。
【請求項５】
請求項１に記載の音声認識システムであって、
前記クライアント装置は、
入力された音響信号の収音条件を抽出する収音条件抽出部と、
前記利用率に基づいて更新された収音条件のしきい値に基づいて、前記収音条件の抽出に用いるしきい値を変更するしきい値変更部を含む
音声認識システム。
【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、
入力された音響信号または前記音響信号に由来する信号を、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、
音声認識に関する設定を予め記憶するステップと、
前記クライアント装置が自装置を送信先として利用した割合である利用率に関する情報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、
前記収音条件の抽出に用いるしきい値であって、前記音声認識サーバ装置間の前記利用率の偏りが少なくなるように更新された前記しきい値を前記クライアント装置に対して送信する動作を第１のステップとし、前記利用率の偏りが少なくなるように更新された前記設定に関する情報を、他の前記音声認識サーバ装置と比較して前記利用率が偏っている前記音声認識サーバ装置に対して送信し、更新された前記設定に関する情報に対応するように更新された送信先情報であって、前記収音条件と送信先となる前記音声認識サーバ装置との関係に関する情報である前記送信先情報を、前記クライアント装置に送信する動作を第２のステップとした場合に、前記第１のステップと前記第２のステップのうち少なくとも何れか一つのステップを実行する
音声認識方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１から３の何れかに記載の音声認識システムに含まれる音声認識サーバ装置として機能させるためのプログラム。
【請求項８】
コンピュータを、請求項４、５の何れかに記載の音声認識システムに含まれるクライアント装置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】
従来のサーバ・クライアント型の音声認識方法について開示した文献として例えば特許文献１がある。特許文献１のサーバ・クライアント型音声認識方法は、クライアント装置で観測した無音声区間の信号によって雑音モデルを生成し、クライアント装置と音声認識サーバ装置のそれぞれにおいて雑音モデルと音声モデルとにより共通の雑音重畳音声モデルを生成し、クライアント装置では認識対象とする入力音声の特徴量を雑音重畳音声モデルに基づいてコード化して音声認識サーバ装置に送信し、音声認識サーバ装置ではクライアント装置から受信したコードを雑音重畳音声モデルに基づいて特徴量に変換する。この方法は、雑音モデルに基づく雑音重畳音声モデルをその都度生成するので、様々な雑音下における音声の認識処理に対応できるという利点があった。
【０００３】
また特許文献２の音声認識方法では、音声入力時の雑音区間（音声区間でない区間）の信号と、雑音重畳音声モデルを作成する際に重畳した雑音信号との類似度（雑音類似度という）を計算し、類似度が所定値以上を示す雑音重畳音声モデルを音声認識用の確率モデルとして利用したり、類似度が所定値以上となる雑音重畳音声モデルが存在しなければ予め格納してある音声モデルと雑音区間の信号とを利用して雑音信号に適応した雑音重畳音声モデルを作成して音声認識用の確率モデルとする。この方法は、クライアント装置に高度な処理を要求しなくて良いという利点があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４７６９１２１号公報
【特許文献２】特許第４２４２３２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の方法では、雑音モデルを観測してから雑音重畳音声モデルを生成して認識に利用するために時間がかかるとすれば、雑音モデル観測時の雑音の特性と認識利用時の雑音の特性とが異なってしまい音声認識性能に影響を及ぼす可能性がある。音声認識利用のために雑音重畳音声モデルを高速に生成するためには、クライアント装置に高度な処理能力を求めることになってしまう。また音声認識サーバ装置側においても同様に、雑音重畳音声モデルを作成するためにその稼働量が一時的に増大するという問題が生じる。
【０００６】
特許文献２の方法を、大多数の利用者が同時に利用するサーバ・クライアント型音声認識システムに適用しようとすると、あらゆる利用者の雑音区間の信号に対応するためには、１つの音声認識サーバ装置の中に様々な雑音に対応した雑音重畳音声モデルを格納する必要があり、モデルの管理が複雑になってしまう。もしくは、クライアント装置から雑音区間の信号を受信する都度、雑音重畳音声モデルを作成するために音声認識サーバ装置の稼働量が一時的に増大するという問題が生じる。
【０００７】
そこで本発明では、クライアント装置に高度な処理を要求せず、低い導入コストで高い性能を実現す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】
【０００８】
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。
【０００９】
クライアント装置は、送信部を含む。送信部は、入力された音響信号または音響信号に由来する信号を、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に送信する。音声認識サーバ装置のそれぞれは、設定記憶部と、利用率送信部を含む。設定記憶部は、音声認識に関する設定を予め記憶する。利用率送信部は、クライアント装置が自装置を送信先として利用した割合である利用率に関する情報を管理部に送信する。管理部は、クライアント装置に対して利用率に基づいて更新された収音条件のしきい値を送信する動作、利用率に基づいて特定された音声認識サーバ装置に対して利用率に基づいて更新された設定に関する情報を送信する動作のうち少なくとも何れか一つの動作を実行する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の音声認識システムによれば、クライアント装置に高度な処理を要求せず、低い導入コストで高い性能を実現することができる。
【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の音声認識サーバ装置の構成を示すブロック図。
【図３】実施例１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】適用例における設定更新前の利用実績の割合（利用率）を示す図。
【図７】適用例における設定更新後の利用実績の割合（利用率）を示す図。
【図８】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９】実施例２の音声認識サーバ装置の構成を示すブロック図。
【図１０】実施例２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。
【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、実施例１の音声認識システムの概要について説明する。前述したように、クライアント装置に入力された音響信号を、その収音条件毎に複数の音声認識サーバ装置に分散して送信し、各音声認識サーバ装置において音声認識処理を実行すれば、クライアント装置に高度な処理を要求せず、低い導入コストで高い性能を実現することが可能となる。しかしながら、クライアント装置がどのような収音条件の下で本システムを利用するかは、本システムの計画段階では未知数であるため、特定の音声認識サーバ装置へのトラフィックの集中、過疎が起こる可能性がある。すなわち、ある収音条件下における本システムの利用頻度が著しく高くなれば、その収音条件に基づいて選択される音声認識サーバ装置に負荷が集中することになる。また、ある収音条件下における本システムの利用頻度が著しく少なければ、その収音条件に基づいて選択される音声認識サーバ装置はほとんど利用されないことになる。局所的な負荷の集中により処理の遅延が発生すれば、ユーザの不利益となる。また、ほとんど利用されない音声認識サーバ装置が存在すれば、設備の無駄が発生し、システム運営者の不利益となる。あるいは、本システムの運用開始以降、本システムのユーザの利用傾向が変動して、上記の問題が新たに発生した場合には、本システムが上記の変動に追従できないことにより、上述と同様のユーザの不利益、システム運営者の不利益が生ずる。
【００１５】
そこで本実施例では、音声認識サーバ装置の利用率を監視し、当該利用率に応じて音声認識サーバ装置の設定、またはクライアント装置の設定を変更することによって、特定の音声認識サーバ装置に負荷が集中しないように運用し、音声認識システム全体の利用性能（パフォーマンス）を高めることができる音声認識システムを開示する。
【００１６】
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サーバ装置２１−ｎの構成を示すブロック図である。図３は、本実施例の管理部３０の構成を示すブロック図である。
【００１７】
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は複数台存在するものとする。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。
【００１８】
図１に示すように、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、送信先変更部１７を含む。図２に示すように、音声認識サーバ装置群２０に含まれる全ての音声認識サーバ装置（２１−ｎに代表させた）は、音響信号受信部２１Ａと、音声認識部２１Ｂと、認識結果送信部２１Ｃと、利用率送信部２１Ｄと、設定情報受信部２１Ｅと、設定更新部２１Ｆと、設定記憶部２１Ｇを含む。図３に示すように、管理部３０（管理装置３０）は、利用率受信部３０Ａと、設定情報更新部３０Ｂと、設定情報送信部３０Ｃと、送信先情報更新部３０Ｄと、送信先情報送信部３０Ｅと、送信先記憶部３０Ｇと、設定記憶部３０Ｆを含む。
【００１９】
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）。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、送信先記憶部１２１に予め記憶されているものとする。
【００２０】
＜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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
＜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。
【００２４】
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）。
【００２５】
【表１】
0006320962.tif 000002
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
＜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。
【００３２】
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）
【００３３】
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）
【００３４】
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。
【００３５】
＜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）
【００３６】
＜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。
【００３７】
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。
【００３８】
＜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）
【００３９】
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。
【００４０】
音声認識サーバ装置２１−１、…、２１−ｎ、…、２１−Ｎの音響信号受信部２１Ａ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）の音声認識部２１Ｂは、音声認識処理を実行する（Ｓ２１Ｂ）。
【００４１】
＜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。音声認識部２１Ｂは、一文章や一単語の発話を文字列に変換する。音声認識部２１Ｂ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。音声認識部２１Ｂ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。
【００４２】
ステップＳ２１Ｂの音声認識処理を実行後、認識結果送信部２１Ｃ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）。
【００４３】
以下、図５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。まず、全ての音声認識サーバ装置の利用率送信部２１Ｄは、利用率に関する情報を管理部３０に送信する（Ｓ２１Ｄ）。ある音声認識サーバ装置の利用率は、例えばクライアント装置１０が当該音声認識サーバ装置を送信先として利用した回数やデータ送信量などを、当該音声認識サーバ装置を利用した全てのクライアント装置１０について累計し所定時間で除算した割合と定義される。ステップＳ２１Ｄは、予め設定した時刻に定期的に実行されてもよいし、予め設定した所定時間経過ごとに実行されてもよい。利用率送信部２１Ｄは、利用率そのものではなく利用率に関する情報を送ってもよい。利用率に関する情報とは、例えば各クライアント装置で入力された音響信号または音響信号に由来する信号のデータについての、単位時間あたりのデータ受信量（送信量）や、音声認識サーバ装置で認識処理した際のCPU時間などである。単位時間あたりのデータ受信量（送信量）やCPU時間は、単独では利用率そのものを表す情報ではないが、管理部３０は他の音声認識サーバ装置からも同様の受信量（送信量）やCPU時間を取得し、管理部３０がこれらの受信量（送信量）やCPU時間を集計することにより単位時間あたりの利用率を求めることができる。従って、単位時間あたりのデータ受信量（送信量）やCPU時間などは利用率に関する情報に分類される。管理部３０の利用率受信部３０Ａは、音声認識サーバ装置群２０から利用率に関する情報を受信する（Ｓ３０Ａ）。管理部３０の設定情報更新部３０Ｂは、利用率に関する情報から求めた利用率に基づいて特定される音声認識サーバ装置（ここでは２１−ｎに代表させる）の設定に関する情報（設定情報）を更新する（３０Ｂ）。更新前の設定情報は、管理部３０の設定記憶部３０Ｆに記憶されているものとし、設定情報更新部３０Ｂは更新された設定情報を、設定記憶部３０Ｆに記憶、または上書き記憶する。
【００４４】
＜設定＞
ここで、設定とは各音声認識サーバ装置の設定記憶部２１Ｇに記憶される情報であって、音声認識に利用する音響モデル、言語モデル、当該音響モデル、当該言語モデルを用いた認識動作に関する動作設定、音声認識に用いる他のパラメータ、その他音声認識に際して予め決めておく設定全般を指す。各設定は、ある収音条件に特化して高い認識性能を有するように調整されているものとし、各音声認識サーバ装置は互いに異なる設定を有しているか、あるいは数台で同じ設定を共有しているものとする。設定記憶部２１Ｇには、複数の設定を記憶しておくこともできる。この場合、各音声認識サーバ装置は、設定記憶部２１Ｇに記憶された設定のうちの一つをアクティブな設定として予め選択しているものとする。
【００４５】
前述の設定情報更新部３０Ｂは、利用率が低い音声認識サーバ装置向けの設定情報を、利用率が高い音声認識サーバ装置の設定と同じになるように更新してもよい。これにより、負荷が集中している音声認識サーバ装置と設定を共有する音声認識サーバ装置が増えることとなるため、負荷の集中が緩和される。また、前述の設定情報更新部３０Ｂは、利用率が高い音声認識サーバ装置向けの設定情報を、利用率が低い音声認識サーバ装置の設定と同じになるように更新してもよい。これにより、該当する音声認識サーバ装置に対するトラフィックを一時的に減少させることができる。ただし、この場合は負荷が集中する要因が取り除かれたわけではないため、他の音声認識サーバ装置の設定情報を更新することにより、負荷の集中を緩和する措置が別途必要となる。
【００４６】
次に、管理部３０の設定情報送信部３０Ｃは、利用率が高い、または利用率が低い音声認識サーバ装置（一つ以上、複数でも可）に対して前述の設定情報を送信する（Ｓ３０Ｃ）。例えば、ステップＳ３０Ｂにおいて利用率が低い音声認識サーバ装置向けに設定情報を更新した場合、設定情報送信部３０Ｃは、当該利用率が低い音声認識サーバ装置に対して、当該設定情報を送信する（Ｓ３０Ｃ）。反対に、ステップＳ３０Ｂにおいて利用率が高い音声認識サーバ装置向けに設定情報を更新した場合、設定情報送信部３０Ｃは、当該利用率が高い音声認識サーバ装置に対して、当該設定情報を送信する（Ｓ３０Ｃ）。
【００４７】
設定情報送信部３０Ｃは、最高の利用率、最低の利用率に該当する音声認識サーバ装置の何れか（双方でも良い）に対して前述の設定情報を送信してもよい（Ｓ３０Ｃ）。典型的には設定情報送信部３０Ｃは、ステップＳ３０Ｂにおいて利用率が最低となる音声認識サーバ装置に対して、利用率が最高となる音声認識サーバ装置と設定が共有されるように更新した設定情報を送信することが考えられる。あるいは設定情報送信部３０Ｃは、ステップＳ３０Ｂにおいて利用率が最高となり、負荷が集中している音声認識サーバ装置に対して、利用率が最低、あるいは利用率が平均となる音声認識サーバ装置と設定が共有されるように更新した設定情報を送信することが考えられる。この場合は当該音声認識サーバ装置に対する一時的なトラフィック増大の回避が目的である。
【００４８】
音声認識サーバ装置２１−ｎの設定情報受信部２１Ｅは、管理部３０から設定情報を受信する（Ｓ２１Ｅ）。前述したように、音声認識サーバ装置２１−ｎの設定記憶部２１Ｇに、音声認識に関する設定が予め複数記憶されている場合、設定更新部２１Ｆは、受信した設定情報に基づいて記憶された複数の設定のうちの一つを（アクティブな設定として）選択することで設定を更新する（Ｓ２１Ｆ）。
【００４９】
次に、管理部３０の送信先情報更新部３０Ｄは、設定情報送信部３０Ｃが設定情報を送信した場合に、これに併せて送信先情報を更新する（Ｓ３０Ｄ）。前述したように、送信先情報とは、収音条件と送信先となる音声認識サーバ装置との関係に関する情報である。送信先情報とは、収音条件と送信先音声認識サーバ装置とを結びつける情報といってもよい。更新前の送信先情報は、管理部３０の送信先情報記憶部３０Ｇに記憶されているものとし、送信先情報更新部３０Ｄは更新された送信先情報を、送信先情報記憶部３０Ｇに記憶、または上書き記憶する。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）。
【００５０】
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において、更新前の送信先情報は、送信先記憶部１２１に記憶されている。送信先変更部１７は、管理部３０から受信した送信先情報に基づいて記憶された送信先情報を変更する（Ｓ１７）。選択部１２は、入力された音響信号の収音条件とステップＳ１７において変更された送信先情報に基づいて、対応する音響信号の送信先となる音声認識サーバ装置を選択する（Ｓ１２）。
【００５１】
＜本システムの適用例＞
以下、本システムの適用例について説明する。まず事前学習により収音条件を抽出するためのしきい値を決定しておく。同様に、音声認識サーバ装置群２０の音響モデルのパラメータを決定しておく。具体的には、サーバの管理者が予め音響モデルを含む認識動作設定を複数通り学習しておき、学習結果を音声認識サーバ装置群２０に保存する。この例では、音声認識サーバ装置が１０台用意されているものとし、１０台の音声認識サーバ装置のうち２台ずつに収音条件に対応した５種類の認識動作設定（設定Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅと呼称する）を保存しておくものとする。設定Ａが保存された２台の音声認識サーバ装置を音声認識サーバ装置２１−１、２１−２と呼称する。同様に、各２台ずつ設定Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅを保持する音声認識サーバ装置を、音声認識サーバ装置２１−３と２１−４、２１−５と２１−６、２１−７と２１−８、２１−９と２１−１０と呼称する。これらの音声認識サーバ装置をまとめて呼称する際には、前述と同様に音声認識サーバ装置群２０と呼ぶ。
【００５２】
音声認識サーバ装置群２０は特定の音声レベル、雑音レベル、雑音の定常性の音声入力に対して特化した動作設定を保持している。例えば、音声認識サーバ装置２１−１、２１−２は雑音が低いレベルで混入した音声を用いて作成した音響モデルＡと音響モデルＡに適した動作設定（設定Ａ）を保持する。音声認識サーバ装置２１−３、２１−４は雑音が中程度のレベルで混入した音声を用いて作成した音響モデルＢと音響モデルＢに適した動作設定（設定Ｂ）を保持する。音声認識サーバ装置２１−５、２１−６は非定常雑音が混入した音声を用いて作成した音響モデルＣと音響モデルＣに適した動作設定（設定Ｃ）を保持する。音声認識サーバ装置２１−７、２１−８は雑音が高いレベルで混入した音声を用いて作成した音響モデルＤと音響モデルＤに適した動作設定を保持する（設定Ｄ）。音声認識サーバ装置２１−９、２１−１０は信号レベルが低い音声を用いて作成した音響モデルＥと音響モデルＥに適した動作設定（設定Ｅ）を保持する。音声認識サーバ装置と、これらに保持される設定の関係を下表に示す。
【００５３】
【表２】
0006320962.tif 000003
【００５４】
クライアント装置１０の収音条件抽出部１１は、入力された音響信号から計算した音声レベル、雑音レベル、雑音の定常性などから、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、最適な音声認識動作設定を保持する音声認識サーバ装置を選択する（Ｓ１２）。信号処理部１３は、抽出された収音条件に従い、音響信号に混入した雑音成分を抑圧する（Ｓ１３）。送信部１４は、雑音が抑圧された音響信号を、ステップＳ１２で選択された音声認識サーバ装置に送信する（Ｓ１４）。
【００５５】
音声認識サーバ装置群２０の音響信号受信部２１Ａは、クライアント装置１０から音響信号を受信する（Ｓ２１Ａ）と例えば下表のような通信ログを自装置の所定の記憶領域に保存する。
【００５６】
【表３】
0006320962.tif 000004
【００５７】
音声認識部２１Ｂは、設定記憶部２１Ｇに保持された何れかのアクティブな設定（設定Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅの何れか）に従って、音声認識処理を実行する（Ｓ２１Ｂ）。認識結果送信部２１Ｃは、音声認識結果をクライアント装置１０に送信する（Ｓ２１Ｃ）。
【００５８】
音声認識サーバ装置群２０の利用率送信部２１Ｄは、例えば1週間に1回、通信ログを管理部３０に送信する。管理部３０は、音声認識サーバ装置群２０から受信した音響信号のデータサイズを総計する。例えば、受信したデータサイズが音声認識サーバ装置群２０全体で１０ＧＢ、音声認識サーバ装置２１−１、２１−２で５ＧＢ、音声認識サーバ装置２１−３、２１−４で２ＧＢ、音声認識サーバ装置２１−５、２１−６で１．５ＧＢ、音声認識サーバ装置２１−７、２１−８で１ＧＢ、音声認識サーバ装置２１−９、２１−１０で０．５ＧＢであったとする。図６は、本適用例における設定更新前の利用実績の割合（利用率）を示す図である。
【００５９】
設定更新後に設定Ａを保持する音声認識サーバ装置の台数NAは、例えば式(1)で計算することができる。
NA=└Nall・DA/Dall+0.5┘                                                    (1)
Nallは音声認識サーバ装置の総数、Dallは全音声認識サーバ装置で受信したデータサイズの合計、DAは設定Ａを保持する音声認識サーバ装置２１−１、２１−２で受信したデータサイズの合計である。└ ┘は床関数であり、└x+0.5┘はxの四捨五入を意味する。設定更新後に設定Ｂ、Ｃ、Ｄを保持する音声認識サーバ装置の台数NB、NC、NDは式(1)の添え字ＡをＢ、Ｃ、Ｄに書き換えて得られる。設定更新後に設定Ｅを保持する音声認識サーバ装置の台数NEは、例えば式(2)で計算することができる。
NE=Nall-(NA+NB+NC+ND)                                                       (2)
【００６０】
図６の例ではNA=5、NB=2、NC=2、ND=1、NE=0となり、設定更新後の音声認識サーバ装置の利用率は図７のように表される。管理部３０の設定情報更新部３０Ｂは、利用率が低い音声認識サーバ装置２１−８、２１−９、２１−１０の設定情報を、利用率が高い音声認識サーバ装置２１−１、２１−２の設定（設定Ａ）と同じになるように更新する（Ｓ３０Ｂ）。管理部３０の設定情報送信部３０Ｃは、利用率が低い音声認識サーバ装置２１−８、２１−９、２１−１０に対して前述の設定情報を送信する（Ｓ３０Ｃ）。
【００６１】
音声認識サーバ装置２１−８、２１−９、２１−１０の設定情報受信部２１Ｅは、管理部３０から設定情報を受信する（Ｓ２１Ｅ）。前述したように、音声認識サーバ装置２１−８、２１−９、２１−１０の設定記憶部２１Ｇに、音声認識に関する設定が予め複数記憶されている場合、設定更新部２１Ｆは、受信した設定情報に基づいて記憶された複数の設定のうちの一つ（この例では設定Ａ）をアクティブな設定として選択することで設定を更新する（Ｓ２１Ｆ）。
【００６２】
管理部３０の送信先情報送信部３０Ｅは、上述の設定更新に伴って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）。上述の適用例のように、同一の設定の音声認識サーバ装置が２台以上ある場合、クライアント装置１０の端末IDによって送信先となる同一の設定を持つ音声認識サーバ装置のうちいずれかのIPアドレスが送信先になるよう変更し、同じクライアント装置１０からは同一の音声認識サーバ装置にデータを送信させてもよい。また上述の例における、設定Ｅのように、更新後に当該設定を保持する音声認識サーバの装置が０台になる場合があるため、あらかじめ代替として似た設定情報を指定しておく。例えば、設定Ｅの音声認識サーバ装置の代替として設定Ｄの音声認識サーバ装置をあらかじめ指定しておき、設定Ｄの音声認識サーバ装置のIPアドレスを対応付けておく。
【００６３】
本実施例の音声認識システム１によれば、管理部３０が音声認識サーバ装置の利用率を監視し、当該利用率に応じて音声認識サーバ装置の設定を変更することによって、特定の音声認識サーバ装置に負荷が集中しないように運用することができ、音声認識システム１全体の利用性能（パフォーマンス）を高めることができる。
【実施例２】
【００６４】
以下、クライアント装置に設定された収音条件抽出のためのしきい値を変更することによって、実施例１と同様の効果を達成した実施例２の音声認識システムについて説明する。まず図８、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８は、本実施例の音声認識システム４の構成を示すブロック図である。図９は、本実施例の音声認識サーバ装置５１−ｎの構成を示すブロック図である。図１０は、本実施例の管理部６０の構成を示すブロック図である。
【００６５】
図８に示すように、本実施例の音声認識システム４は、クライアント装置４０と、複数の音声認識サーバ装置５１−１、…、５１−ｎ、…、５１−Ｎと、管理部６０を含む。図８においてクライアント装置４０は１台のみ図示したが、実施例１と同様クライアント装置４０は複数台存在するものとする。音声認識サーバ装置５１−１、…、５１−ｎ、…、５１−Ｎをまとめて呼称する際には、音声認識サーバ装置群５０と呼ぶ。クライアント装置４０と音声認識サーバ装置群５０は、実施例１と同様、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。管理部６０は、単独のハードウェア（装置）として構成されてもよく、これを管理装置６０と呼んでもよい。この場合、クライアント装置４０と音声認識サーバ装置群５０と管理部６０（管理装置６０）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る。実施例１同様、管理部６０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５０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８に示すように、クライアント装置４０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、しきい値変更部４７を含み、送信先変更部１７がしきい値変更部４７に変更されたこと以外は、実施例１のクライアント装置１０と同じである。図９に示すように、音声認識サーバ装置５１−ｎ（代表させた）は、音響信号受信部２１Ａと、音声認識部２１Ｂと、認識結果送信部２１Ｃと、利用率送信部２１Ｄと、設定記憶部２１Ｇを含み、設定情報受信部２１Ｅと、設定更新部２１Ｆが存在しないこと以外は、実施例１の音声認識サーバ装置２１−ｎと同じである。図１０に示すように、管理部６０（管理装置６０）は、利用率受信部３０Ａと、しきい値更新部６０Ｂと、しきい値送信部６０Ｃと、しきい値記憶部６０Ｄを含む。本実施例の利用率受信部３０Ａは実施例１の利用率受信部３０Ａと同じである。なお、本実施例の音声認識システム４の音声認識動作（Ｓ１１〜Ｓ１４、Ｓ２１Ａ〜Ｓ２１Ｃ、Ｓ１５Ａ、Ｓ１６）は実施例１の音声認識動作と全く同じであるから説明を省略する。
【００６７】
以下、図１１を参照して本実施例の音声認識システム４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４の情報更新動作を示すシーケンス図である。ステップＳ２１Ｄ、Ｓ３０Ａは実施例１と同様に実行される。次に、管理部６０のしきい値更新部６０Ｂは、前述の利用率に基づいて収音条件のしきい値を更新する（Ｓ６０Ｂ）。このしきい値は、収音条件の抽出に用いるしきい値であって、例えば前述のθ1、θ2などがこれに該当する。しきい値更新部６０Ｂは実施例１と同様の方針に従って、しきい値を更新する。すなわち、利用率が低い音声認識サーバ装置の利用率が高くなるように前述のしきい値を調整することで、負荷集中の緩和を実現する。あるいは、利用率が高い音声認識サーバ装置の利用率が低くなるように前述のしきい値を調整することで、該当する音声認識サーバ装置に対するトラフィックを一時的に減少させる。更新前のしきい値は、管理部６０のしきい値記憶部６０Ｄに記憶されているものとし、しきい値更新部６０Ｂは更新されたしきい値を、しきい値記憶部６０Ｄに記憶、または上書き記憶する。
【００６８】
次に、管理部６０のしきい値送信部６０Ｃは、ステップＳ６０Ｂで更新されたしきい値をクライアント装置４０に送信する（Ｓ６０Ｃ）。クライアント装置４０の受信部１５は、管理部６０からしきい値を受信する（Ｓ１５Ｃ）。クライアント装置４０のしきい値変更部４７は、受信したしきい値に基づいて、しきい値記憶部１１１に記憶されたしきい値を変更する（Ｓ４７）。収音条件抽出部１１は、変更されたしきい値を用いて、入力された音響信号の収音条件を抽出する（Ｓ１１）。
【００６９】
本実施例の音声認識システム４によれば、クライアント装置４０に設定された収音条件抽出のためのしきい値を変更することによって、特定の音声認識サーバ装置に負荷が集中しないように運用することができ、音声認識システム４全体の利用性能（パフォーマンス）を高めることができる。
【００７０】
＜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。
【００７１】
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。
【００７２】
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。
【００７３】
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。
【００７４】
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。
【００７５】
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。
【００７６】
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。
【００７７】
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。
【００７８】
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】
0006320962.tif 000005
【図２】
0006320962.tif 000006
【図３】
0006320962.tif 000007
【図４】
0006320962.tif 000008
【図５】
0006320962.tif 000009
【図６】
0006320962.tif 000010
【図７】
0006320962.tif 000011
【図８】
0006320962.tif 000012
【図９】
0006320962.tif 000013
【図１０】
0006320962.tif 000014
【図１１】
0006320962.tif 000015