(57)【要約】【課題】  意味的適合性を向上させつつ頑健性の高い音声認識結果を得る。【解決手段】  第１のデコーダ７１は、特徴量抽出部２で抽出された音声特徴量、音響モデル記憶部３に記憶された音素ＨＭＭ、言語モデル記憶部４に記憶された単語２−ｇｒａｍモデルを用いて、Ｎ個以上の最尤解及びその尤度（スコア）を演算する。概念表現パターンモデル記憶部５に記憶された概念表現パターンモデル、概念出現パターンモデル記憶部６に記憶された概念出現パターンモデルを用いて、複数の最尤解の中から最上位の最尤解を選択し、この最尤解を最終的な認識結果とする。【選択図】  図１
2005221752.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
特徴量を統計的にモデル化した音響モデルを記憶する音響モデル記憶手段と、
語の連鎖を統計的にモデル化した言語モデルを記憶する言語モデル記憶手段と、
１つ以上の概念の組み合わせ順を表した複数の出現パターンを有する概念出現パターンモデルを記憶する概念出現パターンモデル記憶手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と、前記音響モデル記憶手段に記憶された音響モデルと、前記言語モデル記憶手段に記憶された言語モデルと、前記概念出現パターンモデルに記憶された概念出現パターンモデルと、に基づいて、前記音声信号の表す音声を認識する認識手段と、
を備えた音声認識装置。
【請求項２】
前記認識手段は、前記特徴量、前記音響モデル及び前記言語モデルに基づく複数の認識結果候補及びそれらのスコアに対して、前記各出現パターンにスコアが対応付けられた概念出現パターンモデルを用いることで、前記複数の認識結果候補の各スコアに重み付けを行い、重み付けされたスコアのうち最上位にあるスコアの認識結果候補を出力する
請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
概念毎に複数の表現パターンを表した表現パターンモデルを記憶する表現パターンモデル記憶手段をさらに備え、
前記認識手段は、前記表現パターンモデル記憶手段に記憶された表現パターンモデルをさらに用いて、音声を認識する
請求項１または請求項２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記認識手段は、前記特徴量、前記音響モデル及び前記言語モデルに基づく複数の認識結果候補及びそれらのスコアに対して、前記各表現パターンにスコアが対応付けられた概念表現パターンモデルをさらに用いることで、前記複数の認識結果候補の各スコアに重み付けを行う
請求項３に記載の音声認識装置。
【請求項５】
音声信号の特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、
前記特徴量抽出工程で抽出された特徴量と、特徴量を統計的にモデル化した音響モデルと、語の連鎖を統計的にモデル化した言語モデルと、１つ以上の概念の組み合わせ順を表した複数の出現パターンを有する概念出現パターンモデルと、に基づいて、前記音声信号の表す音声を認識する認識工程と、
を備えた音声認識方法。
【請求項６】
前記認識工程では、前記特徴量、前記音響モデル及び前記言語モデルに基づく複数の認識結果候補及びそれらのスコアに対して、前記各出現パターンにスコアが対応付けられた概念出現パターンモデルを用いることで、前記複数の認識結果候補の各スコアに重み付けを行い、重み付けされたスコアのうち最上位にあるスコアの認識結果候補を出力する
請求項５に記載の音声認識方法。
【請求項７】
前記認識工程では、概念毎に複数の表現パターンとそれらのスコアとを表した表現パターンモデルをさらに用いて、音声を認識する
請求項５または請求項６に記載の音声認識方法。
【請求項８】
前記認識工程では、前記特徴量、前記音響モデル及び前記言語モデルに基づく複数の認識結果候補及びそれらのスコアに対して、前記各表現パターンにスコアが対応付けられた概念表現パターンモデルをさらに用いることで、前記複数の認識結果候補の各スコアに重み付けを行う
請求項７に記載の音声認識方法。
【請求項９】
コンピュータに、
音声信号の特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、
前記特徴量抽出工程で抽出された特徴量と、特徴量を統計的にモデル化した音響モデルと、語の連鎖を統計的にモデル化した言語モデルと、１つ以上の概念の組み合わせ順を表した複数の出現パターンを有する概念出現パターンモデルと、に基づいて、前記音声信号の表す音声を認識する認識工程と、
を実行させる音声認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識装置、音声認識方法及びプログラムに係り、特に、意味的適合性の向上を図った音声認識装置、音声認識方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に使われている音声認識装置は、音声の特徴を統計的にモデル化した音響モデルの他に、言語制約として単語の局所的な連接を統計的にモデル化した言語モデル（例えば、単語ｎ−ｇｒａｍモデルなど）を用いている。しかし、言語モデルの言語制約を用いるだけでは、全体として構文的もしくは意味的に不適格な認識結果が得られることが起こる。
【０００３】
そこで、従来の音声認識装置から得られた上位Ｎ個の最尤認識候補に対して、文法知識として予め作成しておいた文脈自由文法を用いた構文解析を行って文法的な適合性を判定し、文法的に不適格な認識候補を出力しないようにすることで、認識精度の向上を図った音声認識装置が提案されている（例えば、特許文献１を参照。）
また、文構造をより正確に解析的に示し、認識時に高い認識率を得る言語モデルを生成する言語モデル生成装置、及びこの言語モデルを用いて音声認識を行う音声認識装置が提案されている（例えば、特許文献２を参照。）。
【０００４】
特許文献２では、変換主導型機械翻訳装置（ＴＤＭＬ装置）を用いてｂｉｇｒａｍマーカーを挿入した学習用テキストデータから、単語（もしくは単語クラス）Ｎ−ｇｒａｍモデルを生成する。このＮ−ｇｒａｍモデルは、局所的な文構造の制約を有している。さらに、ｂｉｇｒａｍマーカーを挿入した学習用テキストデータを構文解析して得られた構文木から、１つの部分木及び複数の連接する部分木に含まれる単語からなる単語パターンの連接関係の単語パターンモデルを生成する。単語パターンモデルは、部分語列と関連のある遠距離にある単語の関係をモデル化したものである。
【０００５】
特許文献２に記載の技術は、これらのモデルを用いることにより、従来の局所的な単語の連鎖の制約だけでなく、局所的な文構造の制約および従来の単語Ｎ−ｇｒａｍモデルではモデル化できない遠距離の単語間の制約を取り入れて、音声認識精度の向上を図っている。
【特許文献１】特開２０００−２９３１９６号公報
【特許文献２】特開２００２−２６８６７６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
音声言語（話し言葉）は、元々書き言葉に比べて文法的に厳密ではないため、ユーザ（話者）は必ずしも文法的に適合した文を話すとは限らない。また、このような文法的に揺らぎのある話し言葉を包含するような文法を作成するのはほぼ不可能である。
【０００７】
これに対して、特許文献１の音声認識装置は、文法的に不適格な認識結果を棄却してしまうことがある。このため、、音声認識装置は、元々話者が文法的に不適格な発話をしてしまった場合、初期段階で正しく認識していたとしても、文法的適合性の判定段階において、その認識結果を棄却してしまうことがある。
【０００８】
さらに、上記音声認識装置は、文脈自由文法による構文解析だけでは、たとえ意味的に不適合であっても構文的に正しければ、正解とすることもある。例えば、「千種区にある中区に行きたい」という文は、意味的には不適合であるが、構文的には正しいため、正解と認識されることがあった。
【０００９】
特許文献２では、学習用テキストデータに文法的に不適格な発話が含まれていれば、ある程度は文法的に揺らぎのある話し言葉に対して、頑健であると考えられる。しかし、認識結果候補には誤認識による単語の置換、挿入、欠落などが含まれているため、必ずしも構文解析が可能であるとは限らない。
【００１０】
したがって、特許文献２に記載の技術は、構文解析を行い、構文木を求める必要があるため、誤認識を多く含む認識結果候補に対する頑健性が高いとは言えない。また、特許文献１と同様に、構文的に正しいが、意味的に不適格な認識結果候補を正解とする場合もある。
【００１１】
本発明は、上述した課題を解決するために提案されたものであり、意味的適合性の向上、及び頑健性の高い音声認識装置、音声認識方法及びプログラ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】
【００１２】
本発明は、音声信号の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、特徴量を統計的にモデル化した音響モデルを記憶する音響モデル記憶手段と、語の連鎖を統計的にモデル化した言語モデルを記憶する言語モデル記憶手段と、１つ以上の概念の組み合わせ順を表した複数の出現パターンを有する概念出現パターンモデルを記憶する概念出現パターンモデル記憶手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と、前記音響モデル記憶手段に記憶された音響モデルと、前記言語モデル記憶手段に記憶された言語モデルと、前記概念出現パターンモデルに記憶された概念出現パターンモデルと、に基づいて、前記音声信号の表す音声を認識する認識手段と、を備えている。
【００１３】
特徴量抽出手段は、音声信号について音声分析の結果得られる特徴量を抽出する。音響モデル記憶手段は、特徴量を統計的にモデル化した音響モデルを記憶する。音響モデルは、音素単位に限らず、例えば、音節またはモーラなどのサブワード単位であってもよい。
【００１４】
言語モデル記憶手段は、語の連鎖を統計的にモデル化した言語モデルを記憶している。「語」とは、音素、単語もしくは形態素、又はこれらの組み合わせであってもよい。すなわち、言語モデルは、言語的制約をモデル化したものである。
【００１５】
概念出現パターンモデル記憶手段は、概念出現パターンモデルを記憶している。概念出現パターンモデルは、１つ以上の概念の組み合わせ順を表した複数の出現パターンを表している。なお、複数の概念の組み合わせ順は、意味的制約を有する、すなわち意味的な適合性を有するものである。したがって、出現パターンは、概念間にどのような語がどの程度存在しているか否かを問わないが、概念の組み合わせ順に対して必ず意味的な適合性を有している。なお、各出現パターンにはスコアが対応付けられていてもよい。
【００１６】
認識手段は、特徴量抽出手段で抽出された特徴量に、音響モデル、言語モデル及び概念出現パターンモデルを用いることで、音声信号が表す音声を認識する。
【００１７】
したがって、前記発明によれば、音声信号の特徴量、音響モデル、言語モデル及び１つ以上の概念の組み合わせ順を表した複数の出現パターンを有する概念出現パターンモデルに基づいて、音声信号が表す音声を認識することで、音声認識の意味的適合性を向上させることができる。
【００１８】
前記発明において、前記認識手段は、前記特徴量、前記音響モデル及び前記言語モデルに基づく複数の認識結果候補及びそれらのスコアに対して、前記各出現パターンにスコアが対応付けられた概念出現パターンモデルを用いることで、前記複数の認識結果候補の各スコアに重み付けを行い、重み付けされたスコアのうち最上位にあるスコアの認識結果候補を出力してもよい。
【００１９】
前記発明は、概念毎に複数の表現パターンを表した表現パターンモデルを記憶する表現パターンモデル記憶手段をさらに備え、前記認識手段は、前記表現パターンモデル記憶手段に記憶された表現パターンモデルをさらに用いて、音声を認識してもよい。ここで、表現パターンは、所定概念を表す語もしくはその周辺の部分語列を含むものである。所定概念を表す語だけでなく、その周辺の部分語列を含むことにより、誤認識による語の置換、欠落などの影響を受けることなく、頑健性を高くすることができる。
【００２０】
さらに、前記発明において、前記認識手段は、前記特徴量、前記音響モデル及び前記言語モデルに基づく複数の認識結果候補及びそれらのスコアに対して、前記各表現パターンにスコアが対応付けられた概念表現パターンモデルをさらに用いることで、前記複数の認識結果候補の各スコアに重み付けを行ってもよい。
【発明の効果】
【００２１】
本発明に係る音声認識装置、音声認識方法及びプログラムによれば、音声信号の特徴量、音響モデル、言語モデル及び１つ以上の概念の組み合わせ順を表した複数の出現パターンを有する概念出現パターンモデルに基づいて、音声信号が表す音声を認識することで、音声認識の意味的適合性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】
【００２２】
以下、最初に本発明の原理をの説明した後、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２３】
［本発明の原理］
音声認識の問題は、（式１）を最大化する単語列Ｗを求める問題として捉えられる。
【００２４】
【数１】
2005221752.tif 000003
【００２５】
ただし、
Ｗ：単語列Ｗ1，Ｗ2，Ｗ3，…，ＷM
Ｏ：音声特徴量列Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3，…，ＯN
である。
【００２６】
すなわち、言語モデルから求められる単語列Ｗの出現確率Ｐ（Ｗ）と、音響モデルから求められる単語列Ｗにおける音声特徴量列の出現確率Ｐ（Ｏ｜Ｗ）と、の積が最大となる単語列Ｗを求めるという問題である。
【００２７】
本発明は、（式１）に対して、単語列Ｗ中の部分語列ｗii+Kが予め定められた概念Ｃjであれば、概念表現パターンモデルから求められるスコアScore（ｗii+K｜Ｃj）を加算し、また、単語列Ｗ中の出現パターン（概念の並び）に基づく概念出現パターンモデルから求められるスコアScore（Ｃ1j，Ｃ2j，…，ＣLj）を加算するというものである。ここで、Score（ｗii+K｜Ｃj）は、概念Ｃjにおいて部分語列ｗii+Kが出現する頻度に基づいて求められるスコアである。また、Score（Ｃ1j，Ｃ2j，…，ＣLj）（Ｃijは複数の概念のうちの任意の１つ）は、一発話中に概念Ｃijが同時に出現する頻度に基づいて求められるスコアである。
【００２８】
したがって、本発明の音声認識の問題は、（式２）を最大化する問題として捉えることができる。
【００２９】
【数２】
2005221752.tif 000004
【００３０】
なお、（式２）では便宜上加算及び乗算を用いたが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、本発明は、音響モデル及び言語モデルのみを用いた従来の認識尤度に対して、概念表現パターンモデルのスコア及び概念出現パターンモデルのスコアを用いて重み付けをすることができれば、上記の加算や乗算に限らず、減算や除算を用いてもよい。
【００３１】
［実施形態］
図１は、本発明の実施形態に係る音声認識装置の構成を示すブロック図である。本実施形態では、目的地タスク対話システムに用いて好適な音声認識装置を例に挙げて説明する。すなわち、本実施形態に係る音声認識装置は、目的地を設定するために必要な「市町村名」、「住所」、「店名」、「業種」の少なくとも１つを含んだ音声を入力し、目的地を認識するものである。
【００３２】
上記音声認識装置は、話者の発話に応じた音声信号を生成するマイク１と、音声信号の特徴量（音声特徴量）を抽出する特徴量抽出部２と、音響モデルを記憶する音響モデル記憶部３と、言語モデルを記憶する言語モデル記憶部４と、概念表現パターンモデルを記憶する概念表現パターンモデル記憶部５と、概念出現パターンモデルを記憶する概念出現パターンモデル記憶部６と、音声特徴量及び各モデルを用いて音声認識を行うデコーダ７と、認識結果を所定のシステムに出力する出力部８と、を備えている。
【００３３】
マイク１は、話者の発話した音声に応じた音声信号を生成し、この音声信号を特徴量抽出部２に供給する。特徴量抽出部２は、マイク１から供給された音声信号を分析して、無音で区切られた音声区間を切り出して、音声特徴量を抽出する。
【００３４】
音響モデル記憶部３には、音響モデルとして、例えば音素隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）が記憶されている。音素ＨＭＭは、「あ」、「い」などの音素単位毎に音声特徴量を統計的に表したモデルである。用途の違いにより音節、単語という単位で存在することもある。
【００３５】
言語モデル記憶部４には、語の連鎖を統計的にモデル化した言語モデルとして、例えば単語２−ｇｒａｍ（バイグラム；ｂｉｇｒａｍ）モデルが記憶されている。単語２−ｇｒａｍモデルは、単語の生起確率が直前の１個の単語のみに依存する言語モデルであり、例えば学習用テキストデータによって学習されたものである。
【００３６】
概念表現パターンモデル記憶部５には、発話の意味／意図を理解する上でキーとなる語もしくはその周辺部分語列を含む表現パターンを表した概念表現パターンモデルが記憶されている。
【００３７】
本実施形態における目的地タスク対話システムでは、発話中の住所、店名、業種などの概念を表す語を同定することが重要である。例えば、「業種」の概念に含まれる「ソバ屋」は、この他に“ソバ屋さん”、“おソバ屋さん”、“ソバの店”など様々な表現パターンが存在する。同様に、「業種」の概念に含まれる「ラーメン屋」は、この他に“ラーメン店”など様々な表現パターンが存在する。そこで、概念表現パターンモデルは、ある概念を表す複数の表現パターンを学習用テキストデータから学習し、その概念において各々の表現パターンをモデル化したものである。
【００３８】
図２は、概念表現パターンモデル記憶部５に記憶されている概念表現パターンモデルを示す図である。本実施形態では、概念表現パターンモデルは、「市町村名（ｃｉｔｙ）」、「詳細住所（ａｄｄｒｅｓｓ）」、「店名（ｎａｍｅ）」、「業種（ｔｙｐｅ）」の各々の概念における「表現パターン」及びその「スコア」を表したモデルである。
【００３９】
「表現パターン」は、単語２−ｇｒａｍモデルを学習する際に用いた学習用テキストデータから例えば人手によって抽出されたものである。例えば図２に示すように、「業種（ｔｙｐｅ）」の「概念」内には、ソバ屋、ソバ屋さん、おソバ屋さん、レストラン、飲食店、ラーメン屋、ラーメン店などの「表現パターン」がある。各「表現パターン」には「スコア」が対応付けられている。
【００４０】
「スコア」は、当該「概念」内における当該「表現パターン」の出現確率に基づく値である。例えば、レストランのスコア“０．１５２”は、「業種」の概念内における「レストラン」の出現確率に基づく値である。その他の概念についても同様に、１つの概念に対して複数の表現パターンが用意されており、各表現パターンにスコアが対応付けられている。
【００４１】
概念出現パターンモデル記憶部６には、１発話（１回の認識単位）において１つ以上の概念が出現した場合において概念間の出現パターンの統計的な傾向をモデル化した概念出現パターンモデルが記憶されている。
【００４２】
図３は、概念出現パターンモデル記憶部６に記憶されている概念表現パターンモデルを示す図である。概念出現パターンモデルは、上記４つの概念の任意の組合せ順である「出現パターン」及びその「スコア」を表したモデルである。
【００４３】
「出現パターン」は、上記学習テキストデータ内に現れる「表現パターン」をそれぞれ該当する「概念」を示す概念記号（例えば、［ｃｉｔｙ］や［ｔｙｐｅ］など）に置換したテキストから作成されたものである。このため、「出現パターン」では、「概念」間に特に意味のない語が多数存在していたとしても、「概念」の配列順に意味的制約を有している。各「出現パターン」には「スコア」が対応付けられている。「スコア」は、概念共起確率に基づく値である。
【００４４】
デコーダ７は、複数の認識結果候補を出力する第１のデコーダ７１と、認識結果候補の中から最終的な認識結果を出力する第２のデコーダ７２と、を備えている。
【００４５】
第１のデコーダ７１は、特徴量抽出部２で抽出された音声特徴量、音響モデル記憶部３に記憶された音素ＨＭＭ、言語モデル記憶部４に記憶された単語２−ｇｒａｍモデルを用いて、複数（例えばＮ個以上）の最尤解及びその尤度（スコア）を演算する。最尤解は、音響モデルを言語モデルに従って連結してネットワーク化したものであり、いわゆる認識結果候補である。なお、第１のデコーダ７１によって求められた最尤解の尤度（後述する尤度パラメータＬ）は、例えば（式３）によって表される。なお、各パラメータは（式１）と同様である。
【００４６】
【数３】
2005221752.tif 000005
【００４７】
第２のデコーダ７２は、概念表現パターンモデル記憶部５に記憶された概念表現パターンモデル、概念出現パターンモデル記憶部６に記憶された概念出現パターンモデルを用いて、複数の最尤解の中から最上位の最尤解を選択し、この最尤解を最終的な認識結果とする。
【００４８】
図４は、第２のデコーダ７２が最終的な認識結果を得るための処理手順を示したフローチャートである。
【００４９】
ステップＳＴ１では、第２のデコーダ７２は、第１のデコーダ７１で求められた複数の最尤解のうち、上位Ｎ個の最尤解及びそのスコアを最尤解行列Ｃにセットする。そして、ｉ＝１とした後、ステップＳＴ２に移行する。なお、ｉは、１からＮまでの自然数である。
【００５０】
ステップＳＴ２では、第２のデコーダ７２は、最尤解行列Ｃからｉ番目の最尤解を取り出し、この最尤解を最尤解パラメータＲにセットすると共に、その尤度（スコア）を尤度パラメータＬにコピーして、ステップＳＴ３に移行する。なお、ステップＳＴ３移行の処理では、ｉ番目の最尤解として次の例を用いて説明する。
【００５１】
図５（Ａ）はｉ番目の最尤解をテキスト表示した図、（Ｂ）はｉ番目の最尤解に概念表現パターンモデルを用いたときの処理を説明する図、（Ｃ）はｉ番目の最尤解に概念出現パターンモデルを用いたときの処理を説明する図である。
【００５２】
同図（Ａ）に示すように、ステップＳＴ２におけるｉ番目の最尤解は、従来と同様に、音響モデル及び言語モデルにより得られた認識結果候補の１つである。なお、“＜”は先頭記号、“＞”は終端記号を表している。
【００５３】
ステップＳＴ３では、第２のデコーダ７２は、最尤解パラメータＲ中の全ての部分語列に対して、概念表現パターンモデル中の「表現パターン」を最長一致でマッチングを行う。そして、マッチングした部分語列に対して、該当する概念記号を付与し、さらに該当する「表現パターン」のスコアを尤度パラメータＬに加算して、ステップＳＴ４に移行する。
【００５４】
例えば図５（Ａ）に示す最尤解パラメータＲでは、同図（Ｂ）に示すように、“千種区  にある”が、概念「詳細住所」における「表現パターン」の１つにマッチングする。このため、“千種区にある”に対して、概念記号［ａｄｄｒｅｓｓ］を付与すると共に、この表現パターンに対応するスコア（＝Ｓｃｏｒｅ（千種区まで｜［ａｄｄｒｅｓｓ］））を尤度パラメータＬに加算する。
【００５５】
さらに、“ナカヨシまで”が、概念「店名」における「表現パターン」の１つにマッチングする。このため、“ナカヨシまで”に対して、概念記号［ｎａｍｅ］を付与すると共に、この表現パターンに対応するスコア（＝Ｓｃｏｒｅ（ナカヨシまで｜［ｎａｍｅ］））を尤度パラメータＬにさらに加算する。このとき第２のデコーダ７２によって求められた尤度パラメータＬは、例えば（式４）で表される。
【００５６】
【数４】
2005221752.tif 000006
【００５７】
ステップＳＴ４では、第２のデコーダ７２は、最尤解パラメータＲから先頭記号、概念記号、終端記号を取り出し、取り除かれた１つ以上の概念記号を順に概念出現パターンモデルの「出現パターン」マッチングさせる。そして、概念記号の組合せ順序にマッチングした「出現パターン」のスコアを求め、このスコアを尤度パラメータＬに加算して、ステップＳＴ５に移行する。
【００５８】
例えば、図５（Ｂ）示したテキストからは、概念記号［ａｄｄｒｅｓｓ］及び［ｎａｍｅ］が順に取り除かれる。そこで、この概念記号の組合せ順序には出現パターン（［ａｄｄｒｅｓｓ］  ［ｎａｍｅ］）がマッチングするので、同図（Ｃ）に示すように、これに対応するスコア（＝Ｓｃｏｒｅ（［ａｄｄｒｅｓｓ］，［ｎａｍｅ］））を尤度パラメータＬに加算する。このとき第２のデコーダ７２によって求められた尤度パラメータＬは、例えば（式５）で表される。
【００５９】
【数５】
2005221752.tif 000007
【００６０】
ステップＳＴ５では、第２のデコーダ７２は、最尤解行列Ｃにおけるｉ番目の最尤解の尤度を尤度パラメータＬの値に更新して、ステップＳＴ６に移行する。
【００６１】
ステップＳＴ６では、第２のデコーダ７２は、ｉ＝Ｎであるかを判定し、肯定判定のときはステップＳＴ８に移行し、否定判定のときはステップＳＴ７に移行する。
【００６２】
ステップＳＴ７では、第２のデコーダ７２は、ｉをインクリメントして（ｉ＝ｉ＋１）、ステップＳＴ２に戻る。これにより、第２のデコーダ７２は、Ｎ個の最尤解及びそのスコアに対してステップＳＴ２からステップＳＴ５までの処理を施して、その後ステップＳＴ８に移行する。
【００６３】
ステップＳＴ８では、第２のデコーダ７２は、最尤解行列Ｃ中のＮ個の最尤解をその尤度の順にソートし、最上位の最尤解を最終的な認識結果として出力する。そして、最終的な認識結果のデータは、ディジタル／アナログ変換されて、出力部８に供給される。
【００６４】
以上のように、本実施形態に係る音声認識装置は、複数の最尤解に対して、概念間の意味的な制約の強い概念出現パターンモデルを用いることにより、Ｎ−ｇｒａｍモデルでは認識できないような遠距離の概念間の意味を考慮して、認識精度の向上を図ることができる。
【００６５】
また、音声認識装置は、意味的に重要なキーワード及びその周辺の語を表現パターンとしてまとめた概念表現パターンモデルを用いることにより、発話の部分語列に対して文法上比較的強い制約をもたせて、認識精度の向上を図ることができる。
【００６６】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された事項の範囲内で設計変更されたものについても同様に適用可能である。
【００６７】
図６は、音声認識装置の他の構成を示すブロック図である。
【００６８】
上記音声認識装置は、音声信号を得るマイク１と、音声信号から音声特徴量を抽出する特徴量抽出部２と、音響モデルを記憶する音響モデル記憶部３と、言語モデルを記憶する言語モデル記憶部４と、概念表現パターンモデルを記憶する概念表現パターンモデル記憶部５と、概念出現パターンモデルを記憶する概念出現パターンモデル記憶部６と、音声特徴量及び各モデルを用いて音声認識を行うデコーダ９と、認識結果を所定のシステムに出力する出力部８と、を備えている。
【００６９】
図１に示したデコーダ７は、音響モデル及び言語モデルを用いてＮ個の最尤解を演算した後、概念表現パターンモデル及び概念出現パターンモデルを用いて最上位の最尤解を最終的な認識結果として出力した。これに対して、図６に示したデコーダ９は、音響モデル、言語モデル、概念表現パターンモデル及び概念出現パターンモデルを用いて、一度に最終的な認識結果を出力する。
【００７０】
また、概念表現パターンモデルを予め言語モデル（言語モデル記憶部４）に組み込んでもよい。これにより、音声認識装置は、概念表現パターンモデルを言語モデルとして利用することができる。また、上記４つのモデルから有限状態オートマトン（ＦＳＡ）を予め作成しておけば、デコード時にはＦＳＡのみを用いればよい。
【００７１】
さらに、音声認識装置は、概念表現パターンモデル、概念出現パターンモデルをデコード時に使用せず、予めオフラインでこれらのモデルの知識を組み込んだ別のモデルを作成し、当該別のモデルを使用してもよい。
【００７２】
また、音声認識装置は、目的地タスク対話システムに適用される場合に限らないのは勿論である。
【００７３】
概念表現パターンモデルは、図２に示したように体言を中心とした「概念パターン」に限らず、例えば、「行きたい」、「知りたい」、「教えて欲しい」などの用言を中心とした「概念パターン」を用いてもよい。また、概念出現パターンモデルは、図３に示したものに限らず、話者の発話履歴、音声認識装置を用いる状態の履歴によって変更してもよい。
【００７４】
また、上述したステップＳＴ１からステップＳＴ８までの処理を実行するプログラムをコンピュータにインストールしてもよい。これにより、上記コンピュータは、音声認識装置として機能し、上述したステップＳＴ１からステップＳＴ８までの処理を実行することができる。
【００７５】
なお、上記プログラムは、通信回線を介して伝送されたものでもよいし、光ディスク、磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体に記録されたものであってもよいのは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】本発明の実施形態に係る音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】概念表現パターンモデル記憶部に記憶されている概念表現パターンモデルを示す図である。
【図３】概念出現パターンモデル記憶部に記憶されている概念表現パターンモデルを示す図である。
【図４】第２のデコーダが最終的な認識結果を得るための処理手順を示したフローチャートである。
【図５】（Ａ）はｉ番目の最尤解をテキスト表示した図、（Ｂ）はｉ番目の最尤解に概念表現パターンモデルを用いたときの処理を説明する図、（Ｃ）はｉ番目の最尤解に概念出現パターンモデルを用いたときの処理を説明する図である。
【図６】音声認識装置の他の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００７７】
１  マイク
２  特徴量抽出部
３  音響モデル記憶部
４  言語モデル記憶部
５  概念表現パターンモデル記憶部
６  概念出現パターンモデル記憶部
７，９  デコーダ
８  出力部
７１  第１のデコーダ
７２  第２のデコーダ
【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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