(57)【要約】【課題】  音声認識における候補を適正化し音声認識率を向上させた音声認識装置、音声認識プログラム、並びに音声認識装置に用いる言語モデルの生成方法及び言語モデル生成装置を提供する。【解決手段】  音声認識装置１は、発話の定型パターンから生成された言語モデルが格納された言語モデル格納部２１と、音声の音響特性を含む音響モデルが格納された音響モデル格納部２２と、言語モデルと音響モデルとを参照し、音声信号を音響分析して文字情報に変換する音声処理部３１をと備える。言語モデルは、話者が属する組織のＵＲＬによって特定されるサイトから取得された文字情報を含む発話の定型パターンから生成されている。また、音響モデルは、電話音声で学習されたモデルである。このような言語モデルと音響モデルとを採用しているので、適正な候補から文字情報に変換でき、音声認識率が向上する。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
発話された音声が変換された音声信号を文字情報に変換する音声認識装置において、
変更可能な部分と定型部分とを有する発話の定型パターンにおける前記変更可能な部分に話者が発話すると推定される一又は複数の用語をそれぞれ備える一又は複数の文章の単語の接続関係を表す言語モデルを格納する言語モデル格納手段と、
音声の音響特性を含む音響モデルを格納する音響モデル格納手段と、
前記言語モデルと前記音響モデルとを参照して、音声信号を文字情報に変換する音声処理手段と
を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記用語は、話者に関係するＵＲＬによって特定されるサイトから取得されたことを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記音響モデルは、電話音声で学習されたモデルであることを特徴とする請求項１又は２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
発話が書き起こされた基本データを格納する基本データ格納手段と、
話者に関係する文字情報を含む第１のコーパスを格納する第１のコーパス格納手段と、
前記第１のコーパスの文字情報量よりも多量の文字情報量を有する第２のコーパスを格納する第２のコーパス格納手段と、
前記言語モデルを生成する言語モデル生成手段とをさらに備え、
前記言語モデル生成手段は、
前記基本データに出現する単語の出現頻度に関連する出現頻度関連値と前記第２のコーパスに出現する前記単語の出現頻度に関連する出現頻度関連値とを比較する第１の比較手段と、
前記第１の比較手段の比較結果に基づき、前記基本データに所定の出現頻度以上で出現する単語を変数化した前記定型パターンを前記基本データから生成する定型パターン生成手段と、
前記第１のコーパスに出現する単語の出現頻度に関連する出現頻度関連値と前記第２のコーパスに出現する前記単語の出現頻度に関連する出現頻度関連値とを比較する第２の比較手段と、
前記第２の比較手段の比較結果に基づき、前記第１のコーパスに所定の出現頻度以上で出現する前記用語を抽出する用語抽出手段と、
前記用語抽出手段によって抽出された前記用語を前記定型パターンの前記変数化された部分に当てはめた文章を生成する文章生成手段と、
前記文章の単語の接続関係を生成する接続関係生成手段と
を有することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記第１のコーパスは、話者に関係する前記ＵＲＬによって特定されるサイトから取得された文字情報であり、
前記第２のコーパスは、ＷＷＷから収集された文字情報であること
を特徴とする請求項４に記載の音声認識装置。
【請求項６】
前記言語モデル生成手段は、前記第２のコーパスの共起情報に基づいて、前記用語を前記定型パターンの変数化された部分に当てはめることを特徴とする請求項４に記載の音声認識装置。
【請求項７】
前記話者の電話番号と、前記話者の関係するＵＲＬとを対応させて格納する電話／ＵＲＬ対応格納手段と、
着信電話番号を示す情報を受け、前記電話／ＵＲＬ対応格納手段を参照して、前記着信電話番号に対応付けられて格納された前記ＵＲＬを読み出し、読み出した前記ＵＲＬによって特定されるサイトにアクセスし、そのアクセスしたサイトから文字情報を取得して前記第１のコーパス格納手段に格納するＷＷＷアクセス手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項５又は６に記載の音声認識装置。
【請求項８】
前記音声処理手段によって変換された文字情報を、入力手段からの文字情報の入力指示又は変更指示に基づいて修正する文字編集手段とをさらに備え、
前記文字編集手段によって修正された文字情報を前記基本データ格納手段に格納する前記基本データとすることを特徴とする請求項５〜７のいずれか一項に記載の音声認識装置。
【請求項９】
発話された音声が変換された音声信号を文字情報に変換するための音声認識プログラムにあって、
コンピュータを、
変更可能な部分と定型部分とを有する発話の定型パターンにおける前記変更可能な部分に話者が発話すると推定される一又は複数の用語をそれぞれ備える一又は複数の文章の単語の接続関係を表す言語モデルを格納する言語モデル格納手段と、
音声の音響特性を含む音響モデルを格納する音響モデル格納手段と、
前記言語モデルと前記音響モデルとを参照して、音声信号を文字情報に変換する音声処理手段と
して機能させることを特徴とする音声認識プログラム。
【請求項１０】
音声認識装置において音声信号を音響分析して文字情報に変換する際に音声の音響特性を含む音響モデルとともに参照される言語モデルを生成する言語モデル生成方法であって、
発話された音声データを書き起こした基本データから、変更可能な部分と定型部分とを有する発話の定型パターンを生成する定型パターン生成ステップと、
前記定型パターンの前記変更可能な部分に話者が発話すると推定される一又は複数の用語を当てはめた一又は複数の文章を生成し、その文章の単語の接続関係を表す言語モデルを生成する言語モデル生成ステップと
を含むことを特徴とする言語モデル生成方法。
【請求項１１】
前記用語は、話者の関係するＵＲＬによって特定されるサイトから取得されたことを特徴とする請求項１０に記載の言語モデル生成方法。
【請求項１２】
前記基本データとして、前記音声認識装置によって変換された文字情報が校正された文字情報を用いることを特徴とする請求項１０又は１１に記載の言語モデル生成方法。
【請求項１３】
音声認識装置において音声信号を音響分析して文字情報に変換する際に音声の音響特性を含む音響モデルとともに参照される言語モデルを生成する言語モデル生成装置であって、
発話が書き起こされた基本データを格納する基本データ格納手段と、
話者に関係する文字情報を含む第１のコーパスを格納する第１のコーパス格納手段と、
前記第１のコーパスの文字情報量よりも多量の文字情報量を有する第２のコーパスを格納する第２のコーパス格納手段と、
前記言語モデルを生成する言語モデル生成手段とをさらに備え、
前記言語モデル生成手段は、
前記基本データに出現する単語の出現頻度に関連する出現頻度関連値と前記第２のコーパスに出現する前記単語の出現頻度に関連する出現頻度関連値とを比較する第１の比較手段と、
前記第１の比較手段の比較結果に基づき、前記基本データに所定の出現頻度以上で出現する単語を変数化した前記定型パターンを前記基本データから生成する定型パターン生成手段と、
前記第１のコーパスに出現する単語の出現頻度に関連する出現頻度関連値と前記第２のコーパスに出現する前記単語の出現頻度に関連する出現頻度関連値とを比較する第２の比較手段と、
前記第２の比較手段の比較結果に基づき、前記第１のコーパスに所定の出現頻度以上で出現する前記用語を抽出する用語抽出手段と、
前記用語抽出手段によって抽出された前記用語を前記定型パターンの前記変数化された部分に当てはめた文章を生成する文章生成手段と、
前記文章の単語の接続関係を生成する接続関係生成手段と
を有することを特徴とする言語モデル生成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声を認識し文字情報に変換する音声認識装置、音声認識プログラム、並びにこの音声認識装置に用いられる言語モデルを生成する言語モデル生成方法、及び言語モデル生成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータを利用して音声を文字に変換する音声認識技術が、カーナビゲーション等、様々なシステムや場面で利用され始めている。音声認識技術を利用した音声認識装置では、一般に、音響モデルと言語モデルとを参照して、大語彙連続音声認識が行われている。音響モデルは、音声認識に用いるための、基本的な音の単位である子音や母音などの情報を含んでいる。また、言語モデルは、コーパスを形態素解析して単語の接続関係、すなわち共起情報が計算されたｎ−ｇｒａｍ言語モデル及び単語辞書を含んでいる（たとえば、非特許文献１、２、３）。
【０００３】
このような音声認識技術において、音声認識率を向上させるため、言語モデルの改善からアプローチした研究もなされている。例えば、非特許文献４では、単語クラスタリングを利用した言語モデルの分野適応について提案されており、非特許文献２では、音声対話における発話予測を利用した音声認識が提案されている。非特許文献４に提案された音声認識技術では、対象分野に特化した言語データの収集が困難であるため、対象分野の小規模コーパスに含まれる語彙をクラスとみなし、収集しやすい大規模コーパスから類似した振る舞いをする語を同じクラスとしている。また、非特許文献２に提案された音声認識技術では、状態遷移を用いた発話予測を行っている。
【非特許文献１】緒方淳、有木康雄、「日本語話し言葉音声認識のための音節に基づく音響モデリング」、電子情報通信学会論文誌、日本、２００３年、Ｄ−ＩＩ、Ｖｏｌ．Ｊ８６−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．１１，ｐｐ．１５２３−１５３０
【非特許文献２】玉井孝幸、堀内靖雄、市川熹、「音声対話システムにおける発話予測を利用した音声認識」情報処理学会、研究報告，「音声言語情報処理」、日本、２００２年、Ｎｏ．４３−１
【非特許文献３】鹿野清宏、伊藤克亘、河原達也、武田一哉、山本幹雄、「IT  Text音声認識システム」オーム社，２００１年
【非特許文献４】森信介、伊藤伸泰、西村雅史、「単語クラスタリングによる確率的言語モデルの分野適用」情報処理学会、研究報告「音声言語情報処理」、日本、２００３年、Nｏ．４５−１５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した音声認識装置では次のような課題がある。すなわち、非特許文献４に提案された音声認識技術では、分野に適用したデータが多い場合であっても、言語モデルを生成したコーパスによっては認識候補が多くなり、音声を誤って変換してしまう確率が高い。また、音声認識を行う発話内容によっては、非特許文献２に提案された状態遷移を用いた発話予測は適しない場合もある。
【０００５】
そこで、本発明は、音声認識率を向上させた音声認識装置、音声認識プログラム、並びに音声認識装置に用いる言語モデルの生成方法、及び言語モデル生成装置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】
上記の課題を解決するための手段を述べるにあたって、まず、複数の言語モデルと複数の音響モデルを組合せ、それぞれの組合せにおける音声認識率を音声認識装置で確認する予備実験について述べる。
【０００７】
予備実験に用いる音響モデルとして、Ｊｕｌｉｕｓのコンソーシアム２００１年度版に収録されている次の５種類の音響モデルを用いた。
・  標準成人モデル
・  高精度成人モデル（６４混合）
・  高精度成人モデル（１２８混合）
・  高精度成人モデル（２５６混合）
・  電話用音響モデル
【０００８】
ここで、標準成人モデルは、「新聞記事読み上げ音声コーパス」により学習したモデルである。高精度成人モデルは、「ＡＴＲ多数話者音声データベース」により学習したモデルであり、３種類の混合分布（６４，１２８，２５６混合）がある。電話用音響モデルは、電話音声で学習したモデルである。
【０００９】
また、予備実験に用いる言語モデルとして、次の言語モデルを用いた。
・  Ｗｅｂ２０ｋ
・  ＭＮＫ１００ｋ
・  自作言語モデル１
・  自作言語モデル２
【００１０】
ここで、Ｗｅｂ２０ｋは、Ｊｕｌｉｕｓのコンソーシアム２００１年度版に収録された言語モデルであり、Ｗｅｂページから収集された２万語彙分のテキストにより学習した言語モデルである。ＭＮＰ１００ｋは、Ｊｕｌｉｕｓのコンソーシアム２００１年度版に収録された言語モデルであり、新聞記事データから収集された１０万語彙から学習した言語モデルである。自作言語モデル１は、コールセンターにおける約２００分間分の書き起こしデータを学習データとした言語モデルである。また、自作言語モデル２は、コールセンターにおける１０分間分の発話のうち発話が重なった部分を除いた１５４発話分の書き起こしデータを学習データとした言語モデルである。なお、自作言語モデル２の学習データには、自作言語モデル１で学習した１５４発話分の書き起こしデータが含まれている。
【００１１】
上記４つの言語モデルと５つの音響モデルとの２０通りの組合せそれぞれを音声認識装置に適用して、コールセンターにおける発話をこの音声認識装置に音声認識させたところ、図１に示す結果となった。図１には、音響モデルと言語モデルとの組合せ、及びそれぞれの組合せの正単語認識率（音声認識率）を示している。その結果、音声データ１５４発話の書き起こしを学習データとして生成された自作言語モデル２と電話用音響モデルとの組合せが最も高い正単語認識率（音声認識率）を示した。次いで、音声データ１５4発話を含む約２００分間の書き起こしデータを学習データとして生成された自作言語モデル１と電話用音響モデルとの組合せが良い正単語認識率（音声認識率）を示した。このことから、大量の言語モデルを利用するよりも、少量の適切な言語モデルを利用した方が、高い正単語認識率（音声認識率）で音声認識が可能であることが判明した。また、言語モデルに含まれていない未知語が解析対象の音声に存在すると正しく音声認識できないという未知語の問題を解消するために、大規模な言語モデルを利用したとしても、音声認識における候補の選択数が増えてしまい変換ミスが生じやすくなる。このことからもコーパスの文字情報量が少量の適切な言語モデルが音声認識の精度向上に有効であることが分かった。
【００１２】
以上の結果を踏まえると、上記課題を解決するためには、以下の手段を有するとよい。すなわち、本発明に係る音声認識装置は、発話された音声が変換された音声信号を文字情報に変換する音声認識装置であって、変更可能な部分と定型部分とを有する発話の定型パターンにおける変更可能な部分に話者が発話すると推定される一又は複数の用語をそれぞれ備える一又は複数の文章の単語の接続関係を表す言語モデルを格納する言語モデル格納手段と、音声の音響特性を含む音響モデルを格納する音響モデル格納手段と、言語モデルと音響モデルとを参照して、音声信号を文字情報に変換する音声処理手段とを備えることを特徴とする。
【００１３】
この音声認識装置によれば、言語モデルは発話の定型パターンから生成されているため、音声処理手段は、このような言語モデルと音響モデルとを参照して、適正な候補から文字情報に変換することができる。また、話者によって発話されると推定される用語を定型パターンの変更可能な部分に当てはめて生成された文章から言語モデルが生成されているため、音声処理手段は、話者から発話された音声を適正な候補から文字情報に変換することができ、音声認識率が向上する。
【００１４】
ここで、用語は、話者に関係するＵＲＬによって特定されるサイトから取得されているとよい。話者によって発話されると推定される用語には、その話者の関係する会社、団体、法人等の名称、ビジネス情報、専門用語等が含まれることが多いが、そのような文字情報は話者の関係するＵＲＬによって特定されるサイトに頻出する。そこで、話者の関係するＵＲＬによって特定されるサイトから取得された用語を言語モデルに含ませることにより、音声処理手段は、話者から発話された音声を適正な候補から文字情報に変換することができ、音声認識率が向上する。
【００１５】
また、音響モデルは、電話音声で学習されたモデルであるとよい。このことにより、音声処理手段は、例えばコールセンターにおける対話など、電話で対話された音声を適切に文字情報に変換することができ、音声認識率が向上する。
【００１６】
また、音声認識装置は、発話が書き起こされた基本データを格納する基本データ格納手段と、話者に関係する文字情報を含む第１のコーパスを格納する第１のコーパス格納手段と、第１のコーパスの文字情報量よりも多量の文字情報量を有する第２のコーパスを格納する第２のコーパス格納手段と、言語モデルを生成する言語モデル生成手段とをさらに備え、言語モデル生成手段は、基本データに出現する単語の出現頻度に関連する出現頻度関連値と第２のコーパスに出現するその単語の出現頻度に関連する出現頻度関連値とを比較する第１の比較手段と、第１の比較手段の比較結果に基づき、基本データに所定の出現頻度以上で出現する単語を変数化した定型パターンを基本データから生成する定型パターン生成手段と、第１のコーパスに出現する単語の出現頻度に関連する出現頻度関連値と第２のコーパスに出現するその単語の出現頻度に関連する出現頻度関連値とを比較する第２の比較手段と、第２の比較手段の比較結果に基づき、第１のコーパスに所定の出現頻度以上で出現する用語を抽出する用語抽出手段と、用語抽出手段によって抽出された用語を定型パターンの変数化された部分に当てはめた文章を生成する文章生成手段と、その文章の単語の接続関係を生成する接続関係生成手段とを有すると好適である。
【００１７】
この構成によれば、第１の比較手段によって、基本データにおける単語の出現頻度関連値と、第２のコーパスにおけるその単語の出現頻度関連値とが比較され、その比較結果を基に、定型パターン生成手段によって、基本データに所定の出現頻度以上で出現する単語が抽出され、定型パターンが生成される。これにより、一般化された定型パターンを得ることができる。また、第２の比較手段によって、第１のコーパスにおける単語の出現頻度関連値と第２のコーパスにおけるその単語の出現頻度関連値とが比較され、その比較結果を基に、用語抽出手段によって、第１のコーパスに所定の出現頻度以上で出現する用語が抽出される。そこで、文章生成手段は、定型パターンの変数化された部分に対し、第１のコーパスに所定の出現頻度以上で現れる話者の関係する用語を当てはめるため、その話者の予想される文章が生成できる。さらに、接続関係生成手段は、その文章を基に、その文章に現れる単語同士の接続関係を生成する。したがって、音声処理手段は、話者から発話された音声を適正な候補から文字情報に変換することができ、音声認識率が向上する。
【００１８】
ここで、第１のコーパスは、話者に関係するＵＲＬによって特定されるサイトから取得された文字情報であり、第２のコーパスは、ＷＷＷから収集された文字情報であるとよい。この構成によれば、話者に関係するＵＲＬによって特定されるサイトには、話者によって発話されると推定される用語が頻出しているため、容易にそのような用語を抽出することができる。また、ＷＷＷのサイトには多くの文字情報が掲載されているため、第２のコーパスの言語資源として適している。そのため、音声処理手段の音声認識率が向上する。
【００１９】
また、言語モデル生成手段は、第２のコーパスの共起情報に基づいて、話者の関係するＵＲＬによって特定されるサイトから取得された用語を定型パターンの変数化された部分に当てはめるとよい。ＷＷＷの言語資源から収集された第２のコーパスの共起情報が利用されるため、話者の関係するＵＲＬによって特定されるサイトから取得された用語を定型パターンの変数化された部分に、簡易かつ効率よく当てはめることができる。
【００２０】
さらに音声認識装置は、話者の電話番号と、話者の関係するＵＲＬとを対応させて格納する電話／ＵＲＬ対応格納手段と、着信電話番号を示す情報を受け、電話／ＵＲＬ対応格納手段を参照して、着信電話番号に対応付けられて格納されたＵＲＬを読み出し、読み出したＵＲＬによって特定されるサイトにアクセスし、そのアクセスしたサイトから文字情報を取得して第１のコーパス格納手段に格納するＷＷＷアクセス手段とをさらに備えるとよい。これにより、着信電話番号によって特定される相手側話者に関係するＵＲＬが電話／ＵＲＬ対応格納手段によって読み出され、そのＵＲＬによって特定されるサイトにＷＷＷアクセス手段によってアクセスでき、そのサイトから第１のコーパスを取得することができる。話者の関係するＵＲＬによって特定されるサイトとしては、例えば、話者の属する会社、団体、法人等のホームページ等が挙げられるが、このようなサイトから例えば、会社等の名称、ビジネス情報、専門用語等の特徴的な単語が第１のコーパスに含まれるようになるため、相手側電話機からの着信電話に応じて、適切な第１のコーパスを生成することができ、音声認識率が向上する。
【００２１】
また、音声認識装置は、音声処理手段によって変換された文字情報を、入力手段からの文字情報の入力指示又は変更指示に基づいて修正する文字編集手段とをさらに備え、文字編集手段によって修正された文字情報を基本データ格納手段に格納する基本データとすると好適である。この構成により、音声処理手段によって音声を文字情報に変換した後、入力手段を用いて文字編集手段によって校正し、その校正した文字情報を基本データとするので、より適正な言語モデルを言語モデル生成手段によって生成することができる。
【００２２】
また、本発明に係る音声認識プログラムは、話者が発話する音声を文字情報に変換するための音声処理プログラムであって、コンピュータを、変更可能な部分と定型部分とを有する発話の定型パターンにおける変更可能な部分に話者が発話すると推定される一又は複数の用語をそれぞれ備える一又は複数の文章の単語の接続関係を表す言語モデルを格納する言語モデル格納手段と、音声の音響特性を含む音響モデルを格納する音響モデル格納手段と、言語モデルと音響モデルとを参照して、音声信号を文字情報に変換する音声処理手段として機能させることを特徴とする。
【００２３】
この音声認識プログラムによれば、言語モデルには発話の定型パターンから生成されているため、適正な候補から文字情報に変換することができ、音声認識率が向上する。また、話者によって発話されると推定される用語を定型パターンの変更可能な部分に当てはめて生成された文章から言語モデルが生成されているため、音声処理手段は、話者から発話された音声を適正な候補から文字情報に変換することができ、音声認識率が向上する。
【００２４】
また、本発明に係る言語モデル生成方法は、音声認識装置において音声信号を音響分析して文字情報に変換する際に音声の音響特性を含む音響モデルとともに参照される言語モデルを生成する言語モデル生成方法であって、発話された音声データを書き起こした基本データから、変更可能な部分と定型部分とを有する発話の定型パターンを生成する定型パターン生成ステップと、定型パターンの変更可能な部分に話者が発話すると推定される一又は複数の用語を当てはめた一又は複数の文章を生成し、その文章の単語の接続関係を表す言語モデルを生成する言語モデル生成ステップとを含むことを特徴とする。
【００２５】
この言語モデル生成方法によれば、言語モデルの生成に用いられる定型パターンは、発話された音声データを書き起こした基本データから抽出されているため、定型パターンに沿った発話内容に適した言語モデルを生成することができる。また、定型パターンは、変更可能な部分と定型部分とを有し、その変更可能な部分に、話者が発話すると推定される用語を当てはめた文章を生成したうえで、その文章の単語の接続関係を表す言語モデルが生成されているため、言語モデルは、話者から発話された音声に合わせて、適正な文字情報に変換するのに適している。
【００２６】
また、用語は、話者の関係するＵＲＬによって特定されるサイトから取得するとよい。話者に関係するＵＲＬによって特定されるサイトには、話者によって発話されると推定される用語が頻出しているため、容易にそのような用語を抽出することができる。
【００２７】
また、この言語モデル生成方法において、基本データとして、音声認識装置によって変換された文字情報が編集により校正された文字情報を用いるとよい。このように、音声認識装置によって音声が変換された文字情報を校正したうえで基本データとして用いることにより、より適正な言語モデルを生成することができる。
【００２８】
また、本発明に係る言語モデル生成装置は、音声認識装置において音声信号を音響分析して文字情報に変換する際に音声の音響特性を含む音響モデルとともに参照される言語モデルを生成する言語モデル生成装置であって、発話が書き起こされた基本データを格納する基本データ格納手段と、話者に関係する文字情報を含む第１のコーパスを格納する第１のコーパス格納手段と、第１のコーパスの文字情報量よりも多量の文字情報量を有する第２のコーパスを格納する第２のコーパス格納手段と、言語モデルを生成する言語モデル生成手段とをさらに備え、言語モデル生成手段は、基本データに出現する単語の出現頻度に関連する出現頻度関連値と第２のコーパスに出現するその単語の出現頻度に関連する出現頻度関連値とを比較する第１の比較手段と、第１の比較手段の比較結果に基づき、基本データに所定の出現頻度以上で出現する単語を変数化した定型パターンを基本データから生成する定型パターン生成手段と、第１のコーパスに出現する単語の出現頻度に関連する出現頻度関連値と第２のコーパスに出現するその単語の出現頻度に関連する出現頻度関連値とを比較する第２の比較手段と、第２の比較手段の比較結果に基づき、第１のコーパスに所定の出現頻度以上で出現する用語を抽出する用語抽出手段と、用語抽出手段によって抽出された用語を定型パターンの変数化された部分に当てはめた文章を生成する文章生成手段と、その文章の単語の接続関係を生成する接続関係生成手段とを有することを特徴とする。
【００２９】
この言語モデル生成装置によれば、第１の比較手段によって、基本データにおける単語の出現頻度関連値と、第２のコーパスにおけるその単語の出現頻度関連値とが比較され、その比較結果を基に、定型パターン生成手段によって、基本データに所定の出現頻度以上で出現する単語が抽出され、定型パターンが生成される。これにより、一般化された定型パターンを得ることができる。また、第２の比較手段によって、第１のコーパスにおける単語の出現頻度関連値と第２のコーパスにおけるその単語の出現頻度関連値とが比較され、その比較結果を基に、用語抽出手段によって、第１のコーパスに所定の出現頻度以上で出現する用語が抽出される。そこで、文章生成手段は、定型パターンの変数化された部分に対し、第１のコーパスに所定の出現頻度以上で現れる話者の関係する用語を当てはめるため、その話者の予想される文章が生成できる。さらに、接続関係生成手段は、その文章を基に、その文章に現れる単語同士の接続関係を生成する。したがって、本言語モデル生成装置は、話者から発話された音声を適正な候補から文字情報に変換することができ、音声認識率が向上する言語モデルを生成することができる。
【発明の効果】
【００３０】
本発明によれば、音声認識における候補を適正化し音声認識率を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
以下、添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明において、同一または相当要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
【００３２】
＜通信回線システムの構成＞
図２は本実施形態の音声認識装置１を利用した通信回線システム２を示す概略図である。コールセンター３には、音声認識装置１と電話機４とが設置されており、電話機４は、通信回線網６を介して、相手側の電話機７と通話できるようになっている。電話機４と音声認識装置１とは、通信回線８に開設されたアダプタ９によって接続されており、電話機４及び電話機７は、話者によって対話された音声の信号を生成し、音声認識装置１に送信する。また、電話機７を利用して電話をかけてくる相手は、サーバー１１が設置されており、アダプタ１０を介して通信回線網６に接続されている。音声認識装置１は、この話者の対話を文字情報に変換する装置であるとともに、通信回線網６を介してサーバー１１が開設しているサイトにアクセスでき、そのサイトを参照することができるようになっている。
【００３３】
なお、図１では、コールセンター３内の一台の電話機４と、外部の一台の電話機７を示しているが、実際のコールセンター３には、複数のオペレータによって対応される複数の電話機４が設置されており、外部からの複数の電話機７からかかってくる相手側の電話に対応している。また、音声認識装置１は、通信回線網６を介して多数のサーバーが開設している各サイトにアクセスできる。各サイトは、各会社、団体、各種法人等ごとに開設されており、そのサイトには、その会社等の名称、ビジネス情報、専門用語等が頻出して掲載されている。
【００３４】
＜音声認識装置の構成＞
音声認識装置１は、物理的には、ＣＰＵ、ＲＡＭ等のメモリ、ディスプレイ等の表示装置、インターフェイス、キーボードやマウスの入力手段等をハードウェアとして備えて構成されている。図３は、この音声認識装置１を機能ブロックごとに示した構成図である。音声認識装置１は、格納部として、言語モデル格納部２１、音響モデル格納部２２、基本データ格納部２３、大規模コーパス格納部２４、小規模コーパス格納部２５、及び電話／ＵＲＬ対応格納部２７を備える。また、音声認識装置１は、インターフェイスＩ／Ｆ２９を備える。このインターフェイスＩ／Ｆ２９は、電話機４と電話機７とを介して話者の間で対話された音声の音声信号を受信して音声処理部３１に出力するとともに、ＵＲＬによって特定される外部のサイトにアクセスするためのインターフェイスでもある。また、音声認識装置１は、処理部として、音声処理部３１、文字編集部３２、言語モデル生成部３３、ＷＷＷアクセス部３４を備え、さらに表示部３７を備える。
【００３５】
言語モデル格納部２１には、言語モデルが格納されている。この言語モデルは、発話の定型パターンと、予測又は予定された話者が属する組織（会社、団体等）のＵＲＬによって特定されるサイトから取得したキーワード、例えば、組織名や取扱商品、ビジネス情報、事業用専門用語等とから予測発話表現を生成して、その発話表現から生成されたものであり、予測発話表現の形態素解析によって、文頭によく現れる単語や、ある単語の次に現れる単語の接続関係を表している。音響モデル格納部２２には、母音や子音などの発音記号ごとの音響情報である音響モデルが格納されており、この音響モデルは、電話音声で学習したものである。
【００３６】
基本データ格納部２３は、コールセンターの音声データを書き起こしたテキストデータである基本データが格納される。大規模コーパス格納部２４には、インターネットＷＷＷ４０の言語資源から、ＷＷＷ上のリンクを再帰的に辿って無作為に収集される文字情報を含む１２ＧＢの大規模なコーパス（第２のコーパス）を格納する。この大規模コーパスからは、不要な記号や文字化けした文字等は削除しておく。小規模コーパス２５は、話者が属する組織のＵＲＬによって特定されるサイトから取得された文字情報を小規模コーパス（第１のコーパス）として格納する。
【００３７】
音声データ格納部２６は、インターフェイスＩ／Ｆ２９を介して入力された音声データを格納する。電話／ＵＲＬ対応格納部２７は、電話番号と、その電話番号でかけてくる話者の属する団体のＵＲＬとを対応させて格納する。
【００３８】
また、音声処理部３１は、インターフェイスＩ／Ｆ２９から出力された音声信号を受け、その音声信号の周波数分析等の音響分析を行う。さらに、音声処理部３１は、言語モデル格納部２１に格納された言語モデルを参照して文頭に現れやすい単語の候補をリストアップし、入力された音声信号の音響分析の結果と音響モデル格納部２２に格納された音響モデルとを照合する。次に、文頭の単語に接続しうる単語の候補を参照している言語モデルからリストアップし、音声信号の音響分析の結果と音響モデルとを照合する。このようにして、入力された音声信号を順次音声認識して行き、文字情報に変換していく。そして、変換された文字情報を表示部３７に出力する。
【００３９】
文字編集部３２は、音声処理部３１によって出力された文字情報の中に、誤って変換された文字があった場合に、キーボードやマウスから構成される入力部３６からの入力指示、変更指示を受け、文字情報を校正、編集する。文字編集部３２は、一般の文章作成アプリケーションであってもよい。また、文字編集部３２は、編集された文字情報を基本データ格納部２３に格納する。
【００４０】
言語モデル生成部３３は、基本データ格納部２３に格納された基本データ、大規模コーパス格納部２４に格納された大規模コーパス、小規模コーパス格納部２５に格納された小規模コーパスを用いて、言語モデル格納部２１に格納する言語モデルを生成する。すなわち、言語モデル生成部３３は、基本データに出現する単語の情報量と、大規模コーパスに出現する単語の情報量との差が所定以上の単語を変数化して定型パターンを生成する。また、言語モデル生成部３３は、小規模コーパスに出現する単語の情報量と、大規模コーパスに出現する単語の情報量との差が所定以上の単語を、話者の関係するＵＲＬによって特定されるサイトから取得された文字情報を頻出するキーワードとして抽出する。さらに、言語モデル生成部３３は、その文字情報を定型パターンの変数化された部分に当てはめた文章を基に、言語モデルを生成し、言語モデル格納部２１に出力する。ここで、言語モデル生成部３３が、ＵＲＬによって特定されるサイトから取得した文字情報を定型パターンの変数化された部分に当てはめるときは、大規模コーパスの共起情報に基づいて当てはめる。
【００４１】
上記の情報量Ｉ（ｘ）は、単語の出現頻度に関連する値であり、次のように統計的に算出する。すなわち、
Ｉ（ｘ）＝−ｌｏｇ２Ｐ（ｘ）        （式１）
ただし、
Ｐ（ｘ）＝Ｆ（ｘ）／Ｎ              （式２）
ここで、Ｎは総単語数、Ｆ（ｘ）は単語ｘの出現数である。出現数Ｆ（ｘ）が小さいほど、情報量Ｉ（ｘ）は大きい値となる。なお、対数演算をするため、Ｐ（ｘ）が零とならないように、大規模コーパスには、基本データを含ませておくとよい。
【００４２】
ＷＷＷアクセス部３４は、インターフェイスＩ／Ｆ２９を介して、着信した電話番号を受けたときに、電話／ＵＲＬ対応格納部２７を参照して、着信した電話番号に対応付けられて格納されたＵＲＬを読み出し、その読み出したＵＲＬによって特定されるサイトにアクセスする。そして、ＷＷＷアクセス部３４は、そのアクセスしたサイトから文字情報を取得して小規模コーパス格納部２５に格納する。
【００４３】
表示部３７は、音声処理部３１によって出力された文字情報を受け、その文字情報を画面に表示する他、文字編集部３２により編集を行っている文字情報を表示し、また、ＷＷＷアクセス部３４によりアクセスされたサイトを表示する。
【００４４】
＜言語モデル生成方法＞
ここで、言語モデル格納部２１に格納する言語モデルの生成方法について図４及び図５を参照して説明する。なお、音声認識装置１では、言語モデルは、言語モデル生成部３３によって行われる。この言語モデル生成部３３には、以下の説明のごとく機能する第１の比較部、定型パターン生成部、第２の比較部、用語抽出部、文章生成部、及び接続関係生成部とを有する。
【００４５】
予めコールセンターの音声データを書き起こしたテキストデータである基本データを作成し、基本データ格納部２３に格納する（Ｓ１０１）。この基本データからコールセンターにおける定型パターンを抽出する（Ｓ１０２）。この定型パターンの抽出には、大規模コーパス格納部２４に格納された大規模コーパスを用いる。大規模コーパスは、上述のようにインターネットのＷＷＷ４０の言語資源から収集された１２ＧＢのコーパスである。また、定型パターンの抽出は、以下の通りである。まず、第１の比較部は、基本データに出現する各単語の情報量と大規模コーパスにおける対応する各単語の情報量との差を求め、その情報量の差の大きさに基づいて降順にソートする。そして、定型パターン生成部は、まず情報量の差が所定値以上（例えば、８．０以上）の単語を選択する。図６は、情報量の差が８．０以上の単語の例を示している。さらに、定型パターン生成部は、その選択された単語を変数化する（「＠ＶＡＲ」とする）ことで、図７に示すような定型パターンが抽出される。このように定型パターンは、変更可能な部分である変数化された部分と定型部分を有する。
【００４６】
次に、第２の比較部は、比較判定のため、小規模コーパスに出現する各単語の情報量と大規模コーパスにおける対応する各単語の情報量との差を求める。そして、用語抽出部は、情報量の差が所定値以上の単語をキーワードとして抽出する（S１０３）。なお、キーワードの抽出においては、定型パターンの変数化された部分へ入力できる品詞を制限すると、より適正なキーワードが抽出できる。また、シソーラスを利用するなどして、変数化した部分の単語と同様の特徴を有する単語を選択することで、適正なキーワードが抽出できる。このキーワードは、予測される又は予定される話者が属する組織のＵＲＬによって特定されるサイトから取得された文字情報から抽出されることになる。キーワードとしては、話者が属する組織（例えば会社、団体等）の名称、話者の氏名等、話者の属性データや、その組織が取り扱う商品、事業に関する用語、ビジネス情報、専門用語等、発話が予想される単語が挙げられる。このキーワードは、話者によって変化すると想定される単語である。なお、小規模コーパス格納部２５に格納される小規模コーパスは、ＷＷＷアクセス部３４が、話者に関連するＵＲＬを開設しているサーバー１１（図２参照）にアクセスして、そのアクセスしたサイトから取得した文字情報である。
【００４７】
さらに、文章生成部は、S１０３で選択されたキーワードを、大規模コーパスの共起情報を用いて、Ｓ１０２で抽出した定型パターンに代入可能か判定して、定型パターンに適切なキーワードを代入し、予測文を生成する（Ｓ１０４）。そのうえで、接続関係生成部は、生成した予測文を形態素（単語、品詞）解析し、発話の文頭に出現する単語の確率、各単語の次に現れる単語の接続確率等を求めて、その接続関係を生成し、言語モデルを生成する。このようにして生成された言語モデルを言語モデル格納部２１に格納して、音声認識装置１を構成するとよい。
【００４８】
また、さらに音声認識装置１によって音声認識させ（Ｓ１０６）、変換された文字情報を校正処理し（Ｓ１０７）、その校正した文字情報をＳ１０１における基本データとして利用し、あらためてＳ１０２〜Ｓ１０５の工程により言語モデルを生成し、言語モデル格納部２１に格納してもよい。ここでの校正処理は、音声データ格納部２６に格納した音声データを操作者が聞き直し、文字編集部３２及び入力部３６を用いて、音声が文字情報に変換された文章を校正する。この場合、対話が校正された文字情報を基本データとするので、より適正な言語モデルを言語モデル生成部３３により生成させることができる。
【００４９】
また、Ｓ１０３におけるキーワードの抽出において利用する小規模コーパスの取得は、次のようにすることもできる。すなわち、相手側の電話機７から電話を受ける際、電話機７からの着信電話番号をインターフェイスＩ／Ｆ２９を介して、ＷＷＷアクセス部３４に受信させる。すると、ＷＷＷアクセス部３４は、電話／ＵＲＬ対応格納部２７を参照し、着信した電話番号に対応付けられて格納されたＵＲＬ情報を読み出す。さらに、ＷＷＷアクセス部３４は、読み出したＵＲＬによって特定されるサイトにアクセスし、そのアクセスしたサイトから文字情報を取得して小規模コーパス格納手段に格納する。このようにして、小規模コーパスを取得してもよい。
【００５０】
また、言語モデルは、最新の所定分量の書き起こしデータから生成したものとし、所定分量以降の過去のデータを用いないようするとよい。あるいは、言語モデルは、書き起こしデータの中で、発話頻度の高い内容を用いて生成するようにしてもよい。このように、言語モデルを生成するために利用する基本データを、常時最近のデータ、あるいは使用頻度の高いデータにすることで、音声認識における候補の適正化を図ることもでき、音声認識率は向上する。
【００５１】
本発明の実施形態に係る音声認識プログラムについて説明する。図８は、音声認識プログラムが記録された記録媒体の構成図である。記録媒体２００の記憶領域２１０には、実施形態に係る音声認識プログラム（以下、「本プログラム」という。）が記録されており、その構成要素として、音声処理モジュール２１１、文字編集モジュール２１２、言語モデル生成モジュール２１３、ＷＷＷアクセスモジュール２１４を備える。これらの各モジュールを動作させることによって実現する機能は、上述の音声認識装置１における音声処理部３１、文字編集部３２、言語モデル生成部３３、ＷＷＷアクセス部３４におけるそれそれの機能と同様である。また、記憶領域２１０に記憶された言語モデルデータ２１５、音響モデルデータ２１６、基本データ２１７、大規模コーパスデータ２１８、小規模コーパスデータ２１９、電話／ＵＲＬ対応データ２２０それぞれは、音声認識装置１における言語モデル格納部２１に格納された言語モデル、音響モデル格納部２２に格納された音響モデル、基本データ格納部２３に格納された基本データ、大規模コーパス格納部２４に格納された大規模コーパス、小規模コーパス格納部２５に格納された小規模コーパス、電話／ＵＲＬ対応格納部２７に格納されたデータと同じである。
【００５２】
以上、本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されないことはいうまでもない。例えば、上記実施形態では、音声データを書き起こした基本データと大規模コーパスとから定型パターンを抽出したが、これに限らず、コールセンターにおいてオペレータから発話される定型パターンが予め決められている場合は、その定型パターンをテキストデータに書き起こしてもよい。また、上記実施形態においては、小規模コーパスと大規模コーパスとから、話者に関するキーワードを抽出したが、これに限らず、話者が属する組織のＵＲＬによって特定されるサイトを参照して、直接必要なキーワードを選択してもよい。また、上記実施形態における音声認識装置１は、日本語に限らず、英語等他の言語に適用することもできる。出現頻度関連値の演算方法も式１、２に限定されず、他の方法であってもよい。
【００５３】
なお、このような音声認識装置１は、会社の商品受注を受付けるコールセンター、証券会社におけるコールセンター、消費者相談センター等に適用できる他、警察や消防署の通報センター、防衛関連施設間の音声通信、航空業における管制官とパイロットとの音声通信、ボイスレコーダの音声解析等にも応用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】予備実験における音響モデルと言語モデルの組合せ、及びその正単語認識率を示す図である。
【図２】実施形態に係る通信回線システムの概略図である。
【図３】図２に示す音声認識装置の機能ブロック図である。
【図４】言語モデルを生成するフローチャートである。
【図５】言語モデルの生成方法を説明するための概念図である。
【図６】コーパスにおける情報量の差を説明するための図である。
【図７】変数化された基本データの例を示す図である。
【図８】音声認識プログラムが記録された記録媒体の構成図である。
【符号の説明】
【００５５】
１…音声認識装置、２１…言語モデル格納部、２２…音響モデル格納部、２３…基本データ格納部、２４…大規模コーパス格納部、２５…小規模コーパス格納部、２７…電話／ＵＲＬ対応格納部、３１…音声処理部、３２…文字変種部、３３…言語モデル生成部、３４…ＷＷＷアクセス部。
【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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