【手続補正書】
【提出日】平成22年1月6日(2010.1.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１または２以上の状態で所定の音声単位の標準パターンを表す音響モデルと、前記音響モデルを用いて、入力音声の特徴量に対して各々の認識対象単語の尤度を計算する尤度計算手段とを有する音声認識装置であって、
前記音響モデルは、第１の音響モデルおよび、この第１の音響モデルよりも精密度の低い第２の音響モデルを含み、
前記尤度計算手段は、前記認識対象単語の単語先頭から所定数以内の状態については前記第１の音響モデルを用いて尤度を計算し、前記認識対象単語の単語先頭から前記所定数を超えた状態については前記第２の音響モデルを用いて尤度を計算する
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
１または２以上の状態で所定の音声単位の標準パターンを表す音響モデルと、前記音響モデルを用いて、入力音声の特徴量に対して各々の認識対象単語の尤度を計算する尤度計算手段とを有する音声認識装置であって、
前記音響モデルは、第１の音響モデルおよび、この第１の音響モデルよりも精密度の低い第２の音響モデルを含み、
前記尤度計算手段は、前記認識対象単語の単語先頭から所定数以内の状態については、いったん前記第２の音響モデルを用いて尤度を計算し、その中で尤度がしきい値より高い状態に限り前記第１の音響モデルを用いて尤度を再計算する
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項３】
１または２以上の状態で所定の音声単位の標準パターンを表す音響モデルと、前記音響モデルを用いて、入力音声の特徴量に対して各々の認識対象単語の尤度を計算する尤度計算手段とを有する音声認識装置であって、
前記音響モデルは、第１の音響モデルおよび、この第１の音響モデルよりも精密度の低い第２の音響モデルを含み、
前記尤度計算手段は、前記認識対象単語の単語先頭から所定数以内の状態については、いったん前記第２の音響モデルを用いて尤度を計算し、その中から尤度の高い順に選択される所定個数の状態に限り前記第１の音響モデルを用いて尤度を再計算する
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項４】
１または２以上の状態で所定の音声単位の標準パターンを表す音響モデルと、認識対象単語を保持する辞書と、前記音響モデルを用いて、入力音声の特徴量に対して前記辞書内の各々の認識対象単語の尤度を計算する尤度計算手段とを有する音声認識装置であって、
前記音響モデルは、第１の音響モデルおよび、この第１の音響モデルよりも精密度の低い第２の音響モデルを含み、
前記辞書は、前記認識対象単語の中で前記所定の音声単位を共有する木構造もしくはネットワーク文法による分岐を構成し、
前記尤度計算手段は、着目する状態の近傍に所定数以上の分岐が存在する場合には、当該着目する状態については前記第１の音響モデルを用いて尤度を計算し、前記所定数以上の分岐が存在しない場合には、当該着目する状態については前記第２の音響モデルを用いて尤度を計算する
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項５】
１または２以上の状態で所定の音声単位の標準パターンを表す音響モデルと、認識対象単語を保持する辞書と、前記音響モデルを用いて、入力音声の特徴量に対して前記辞書内の各々の認識対象単語の尤度を計算する尤度計算手段とを有する音声認識装置であって、
前記音響モデルは、第１の音響モデルおよび、この第１の音響モデルよりも精密度の低い第２の音響モデルを含み、
前記辞書は、前記認識対象単語の中で前記所定の音声単位を共有する木構造もしくはネットワーク文法による分岐を構成し、
前記尤度計算手段は、着目する状態の近傍に所定数以上の分岐が存在する場合には、当該着目する状態については、いったん前記第２の音響モデルを用いて尤度を計算し、その中で尤度がしきい値より高い状態に限り前記第１の音響モデルを用いて尤度を再計算する
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項６】
１または２以上の状態で所定の音声単位の標準パターンを表す音響モデルと、認識対象単語を保持する辞書と、前記音響モデルを用いて、入力音声の特徴量に対して前記辞書内の各々の認識対象単語の尤度を計算する尤度計算手段とを有する音声認識装置であって、
前記音響モデルは、第１の音響モデルおよび、この第１の音響モデルよりも精密度の低い第２の音響モデルを含み、
前記辞書は、前記認識対象単語の中で前記所定の音声単位を共有する木構造もしくはネットワーク文法による分岐を構成し、
前記尤度計算手段は、着目する状態の近傍に所定数以上の分岐が存在する場合には、当該着目する状態については、いったん前記第２の音響モデルを用いて尤度を計算し、その中から尤度の高い順に選択される所定個数の状態に限り前記第１の音響モデルを用いて尤度を再計算する
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項７】
前記第２の音響モデルは、この第２の音響モデルを表現する分布の混合数が前記第１の音響モデルの混合数よりも少ないことを特徴とする請求項１から６までのいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項８】
前記第１の音響モデルはトライフォンモデルであり、前記第２の音響モデルはモノフォンモデルであることを特徴とする請求項１から６までのいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項９】
前記尤度計算手段は、着目する状態について前記第２の音響モデルを用いて尤度を計算する際に、過去所定の状態数以内に当該着目する状態と同一の音声単位並びの状態について前記第１の音響モデルを用いた尤度計算が行われている場合には、その尤度計算の結果を当該着目する状態についての尤度計算の結果として再利用することを特徴とする請求項１から６までのいずれか１項に記載の音声認識装置。
【請求項１０】
１または２以上の状態で所定の音声単位の標準パターンを表す第１の音響モデルおよび、この第１の音響モデルよりも精密度の低い第２の音響モデルを使用して、入力音声の特徴量に対して各々の認識対象単語の尤度を計算することによって音声認識を行う音声認識装置によって実行される音声認識方法であって、
判定手段が、着目する状態が前記認識対象単語の単語先頭から所定数以内の状態であるかを判定する判定ステップと、
尤度計算手段が、前記判定ステップで前記着目する状態が前記認識対象単語の単語先頭から前記所定数以内の状態であると判定されたときは、当該着目する状態については前記第１の音響モデルを用いて尤度を計算し、前記判定ステップで前記着目する状態が前記認識対象単語の単語先頭から前記所定数を超えた状態であると判定されたときは、当該着目する状態については前記第２の音響モデルを用いて尤度を計算する尤度計算ステップと、
を有することを特徴とする音声認識方法。
【請求項１１】
１または２以上の状態で所定の音声単位の標準パターンを表す第１の音響モデルおよび、この第１の音響モデルよりも精密度の低い第２の音響モデルを使用して、入力音声の特徴量に対して各々の認識対象単語の尤度を計算することによって音声認識を行う音声認識装置によって実行される音声認識方法であって、
計算手段が、前記認識対象単語の単語先頭から所定数以内の状態について、前記第２の音響モデルを用いて尤度を計算する計算ステップと、
再計算手段が、前記所定数以内の状態のうち前記計算ステップで計算された尤度がしきい値より高い状態について、前記第１の音響モデルを用いて尤度を再計算する再計算ステップと、
を有することを特徴とする音声認識方法。
【請求項１２】
１または２以上の状態で所定の音声単位の標準パターンを表す第１の音響モデルおよび、この第１の音響モデルよりも精密度の低い第２の音響モデルを使用して、入力音声の特徴量に対して各々の認識対象単語の尤度を計算することによって音声認識を行う音声認識装置によって実行される音声認識方法であって、
計算手段が、前記認識対象単語の単語先頭から所定数以内の状態について、前記第２の音響モデルを用いて尤度を計算する計算ステップと、
再計算手段が、前記所定数以内の状態の中から、前記計算ステップで計算された尤度の高い順に選択される所定個数の状態について、前記第１の音響モデルを用いて尤度を再計算する再計算ステップと、
を有することを特徴とする音声認識方法。
【請求項１３】
１または２以上の状態で所定の音声単位の標準パターンを表す第１の音響モデルと、この第１の音響モデルよりも精密度の低い第２の音響モデルと、認識対象単語の中で前記所定の音声単位を共有する木構造もしくはネットワーク文法による分岐を構成することで複数の認識対象単語を格納した辞書とを使用して、入力音声の特徴量に対して各々の認識対象単語の尤度を計算することで音声認識を行う音声認識装置によって実行される音声認識方法であって、
判定手段が、着目する状態の近傍における分岐数が所定数以上あるか否かを判定する判定ステップと、
前記尤度計算手段が、前記判定ステップで前記分岐数が前記所定数以上あると判定されたときは、当該着目する状態については前記第１の音響モデルを用いて尤度を計算し、前記判定ステップで前記分岐数が前記所定数以上でないと判定されたときは、当該着目する状態については前記第２の音響モデルを用いて尤度を計算する尤度計算ステップと、
を有することを特徴とする音声認識方法。
【請求項１４】
１または２以上の状態で所定の音声単位の標準パターンを表す第１の音響モデルと、この第１の音響モデルよりも精密度の低い第２の音響モデルと、認識対象単語の中で前記所定の音声単位を共有する木構造もしくはネットワーク文法による分岐を構成することで複数の認識対象単語を格納した辞書とを使用して、入力音声の特徴量に対して各々の認識対象単語の尤度を計算することで音声認識を行う音声認識装置によって実行される音声認識方法であって、
計算手段が、近傍に所定数以上の分岐が存在する状態について、前記第２の音響モデルを用いて尤度を計算する計算ステップと、
再計算手段が、前記計算ステップで計算された尤度がしきい値より高い状態について、前記第１の音響モデルを用いて尤度を再計算する再計算ステップと、
を有することを特徴とする音声認識方法。
【請求項１５】
１または２以上の状態で所定の音声単位の標準パターンを表す第１の音響モデルと、この第１の音響モデルよりも精密度の低い第２の音響モデルと、認識対象単語の中で前記所定の音声単位を共有する木構造もしくはネットワーク文法による分岐を構成することで複数の認識対象単語を格納した辞書とを使用して、入力音声の特徴量に対して各々の認識対象単語の尤度を計算することで音声認識を行う音声認識装置によって実行される音声認識方法であって、
計算手段が、近傍に所定数以上の分岐が存在する状態について、前記第２の音響モデルを用いて尤度を計算する計算ステップと、
再計算手段が、前記計算ステップで計算された尤度が高い順に選択される所定個数の状態について、前記第１の音響モデルを用いて尤度を再計算する再計算ステップと、
を有することを特徴とする音声認識方法。
【請求項１６】
コンピュータを、請求項１乃至９のいずれか１項に記載の音声認識装置が有する各手段として機能させるためのプログラム。